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二元分類使用個案的概觀索引標籤
「概觀」索引標籤提供一目瞭然的摘要，讓您能夠瞭解模型的品質。
備註 Einstein Discovery 情節現已為模型。我們希望在彈指之間就能夠將每一處的這個名稱更新，但在我們取代該名稱前，您還是會在一些地方看見先前的名稱。
部署路徑
| 區域 | 描述 |
|---|---|
| 檢閱模型準確性 | AUC (曲線下方面積) 表示邏輯模型的正確分類率。AUC 0.5 表示執行的模型未優於隨機猜測。AUC 1.0 表示模型每一次都能正確地分類資料，這可能表示資料外洩。按一下「檢視模型評估」以查看二元分類使用個案的模型評估索引標籤。 |
| 設定闕值 | 顯示模型的目前闕值按一下「檢視閾值評估」以前往二元分類使用個案的閾值評估。 |
| 評估部署整備 | 摘要列出對訓練資料、特定模型度量和驗證的品質測試結果。
按一下「檢視所有警示」以處理品質警示。 |
訓練資料和模型
| 區域 | 描述 |
|---|---|
| 成果變數分佈 | 顯示訓練資料中成果變數的值分佈 (計數和範圍)。 |
| 熱門預測 | 列出此模型的熱門預測 (描述性變數) 和其與成果變數間的相關性。 |
另請參照：
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