Ficha Evaluación del modelo para casos de uso de clasificación binaria

La ficha Evaluación de modelo proporciona información acerca del desempeño de un modelo, ganancias y cargas, resultados de validación cruzada y valores de coeficiente.

Nota Las historias de Einstein Discovery son ahora modelos. Nos gustaría chasquear nuestros dedos para actualizar el nombre en todas partes, pero puede esperar que aparezca el nombre anterior en algunos puntos hasta que lo sustituyamos.

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Para detalles de evaluación de modelo, haga clic en una subficha.

• Ficha Desempeño general para casos de uso de clasificación binaria
  La fichas Desempeño general muestra mediciones clave de resumen para la calidad del modelo.
• Gráficos de ganancias y cargas para casos de uso de clasificación binaria
  Los gráficos de ganancias y cargas le ayudan a evaluar la capacidad de su modelo para predecir resultados y comprender el beneficio del modelo. Utilizando una parte de los datos que se puntúa y califica para el análisis, los gráficos miden resultados obtenidos con el modelo en comparación con averiguaciones aleatorias sin un modelo. Cuanto mayor sea la ganancia y mayor sea la elevación, más efectivo será el modelo.
• Ficha Validación cruzada para casos de uso de clasificación binaria
  Para probar la capacidad de un modelo para realizar predicciones, Einstein Discovery utiliza validación cruzada k-fold, un proceso que reduce el sesgo de muestra al validar un modelo. Esta ficha resume los resultados del proceso de validación cruzada para este modelo, así como algunos de los detalles computacionales subyacentes.
• Ficha Coeficientes para casos de uso de clasificación binaria
  Un modelo utiliza coeficientes para calcular una predicción para una observación específica. Puede filtrar la lista de coeficientes y también descargar los datos en un archivo CSV.