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多類別分類使用個案的概觀索引標籤

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多類別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
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。

瀏覽至「概觀」索引標籤

在「效能」中，按一下「概觀 」。

「概觀」索引標籤，顯示部署與訓練資料路徑上的區段

部署路徑

區域 描述
檢閱模型準確性

若要檢視指定類別的模型準確性，請從清單中選取類別。AUC (曲線下方的面積) 測量模型針對所選類別的正確分類率。

範圍：

  • 0.5 表示執行的模型未優於隨機猜測。
  • 1.0 表示模型每一次都能正確地分類資料。AUC 為 1.0 是可疑的，因為這表示資料洩露：用於訓練模型的資料中有一或多個資料欄包含您正嘗試預估的資訊。

按一下「檢視模型評估」以查看多類別分類使用個案的模型評估索引標籤。
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。

  • 模型品質檢查：表示是否存在問題。
  • 資料警示：表示與此模型相關聯的未解決資料問題數量。

按一下「檢視所有警示」以處理品質警示。

訓練資料和模型

「成果變數分佈」圖表顯示每個類別訓練資料中成果值的分佈。

另請參照：

 
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