Vous devez fournir des détails sur la façon dont votre modèle est configuré pour permettre les évaluations de modèle.
Vous pouvez utiliser différentes méthodes pour fournir les détails du modèle pour les évaluations. La méthode que vous utilisez dépend de la manière dont vous souhaitez configurer les évaluations et du type de déploiement que vous souhaitez évaluer.
Fourniture des détails du modèle
Lorsque vous ajoutez des déploiements, tous les détails du modèle requis peuvent être détectés automatiquement. Si tous les détails du modèle requis ne sont pas détectés, vous devez fournir manuellement les détails du modèle.
Les sections suivantes décrivent comment vous pouvez fournir des détails sur le modèle pour les évaluations de modèle :
Sélectionner une méthode de configuration
Pour les modèles de données structurées, vous devez fournir des détails de modèle en suivant des étapes guidées ou en exécutant un bloc-notes pour générer un package de configuration que vous pouvez télécharger. Si le déploiement que vous avez sélectionné n'a pas de noeud final d'évaluation, vous devez télécharger un package de configuration.
Fournir un exemple de transaction
Pour les modèles d'images et de textes non structurés, les données d'entraînement ne sont pas nécessaires et vous devez fournir manuellement un échantillon de transaction pour spécifier la sortie et l'entrée de votre modèle.
Spécifier les données d'entraînement
Si les détails de vos données de formation ne sont pas détectés lorsque vous ajoutez un déploiement, vous pouvez télécharger un fichier CSV pour spécifier les données de formation ou vous connecter à des données de formation stockées dans une base de données ou dans un espace de stockage en nuage. Pour vous connecter aux données d'entraînement, vous devez sélectionner l'emplacement et spécifier les détails de la connexion. Si les détails de vos données de formation sont détectés lorsque vous ajoutez un déploiement, l'option Base de données ou stockage en nuage est présélectionnée et l'emplacement et les détails de connexion sont spécifiés pour vous.
Sélectionner les colonnes de fonction et de libellé
Lorsque la liste des colonnes disponibles dans vos données d'apprentissage s'affiche, vous devez sélectionner les caractéristiques utilisées pour l'apprentissage du modèle et spécifier une colonne en tant que colonne Étiquette/Cible qui contient l'étiquette de classe attendue ou exacte pour chaque enregistrement. Une fois que vous avez sélectionné les colonnes de caractéristiques et d'étiquettes, vos données d'entraînement sont utilisées pour envoyer automatiquement une demande de notation à votre déploiement afin de valider les résultats de votre modèle et l'état de votre déploiement.
Sélectionner la sortie du modèle
Sélectionnez une colonne de prévision et une colonne de probabilité de prévision. La colonne de prévision contient la prévision générée par votre déploiement et la colonne de probabilité de prévision contient la confiance du modèle dans la prévision. Les colonnes attendues peuvent être présélectionnées sur la base des métadonnées qu'elles identifient à partir du déploiement de votre modèle. Vous pouvez choisir de modifier ces sélections. Le type de données de la colonne de prévision doit correspondre au type de données de la colonne de libellé. Si les types de données ne correspondent pas, les évaluations de votre modèle risquent de ne pas fonctionner correctement.
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