revisando las transacciones del modelo
Puede analizar las transacciones del modelo para comprender cómo este predice los resultados. Por ejemplo, puede revisar los resultados sesgados previstos en las transacciones de carga útil o analizar una disminución de la precisión para comprender mejor el rendimiento de su implementación.
Se proporcionan los siguientes métodos diferentes para ayudarle a analizar las transacciones de su modelo:
revisando transacciones de carga útil
Al revisar los resultados de las evaluaciones de imparcialidad, puede seleccionar Ver transacciones de carga útil para ver una lista de todas las transacciones del modelo que se procesan para predecir cualquier resultado sesgado para cada atributo supervisado.
Revisión de transacciones por v2 desviación
Al revisar los resultados de las evaluaciones de deriva, se muestran detalles sobre las métricas. Puede ver el historial de cómo cambia cada puntuación métrica a lo largo del tiempo.
Revisión del rendimiento
Al revisar los resultados de la evaluación, puede revisar el rendimiento para comprender cómo procesa su modelo las solicitudes de puntuación. Las evaluaciones de rendimiento están habilitadas de forma predeterminada cuando se añaden implementaciones. Para evaluar el rendimiento, se calcula el número total de registros de transacciones y el número medio de registros de transacciones por minuto que procesa su modelo.
Revisión de análisis
Al revisar los resultados de la evaluación, puede utilizar el gráfico Predicciones por confianza para analizar las transacciones que se envían a su implementación en el intervalo de fechas que seleccione, revisando las clases de predicción y la distribución de confianza en cada clase. También puede utilizar el generador de gráficos para crear visualizaciones personalizadas que le ayuden a comprender mejor las predicciones y entradas del modelo en tiempo de ejecución.
El generador de gráficos muestra el resultado de la predicción del modelo en función de las características o los rangos de datos que usted especifique. Por ejemplo, puede utilizar el generador de gráficos para ver la división en clases previstas o puntuaciones de confianza para diferentes rangos de un atributo. También puede analizar las transacciones que se envían a su implementación durante un intervalo de datos creando un gráfico personalizado y eligiendo entre características, clases de predicción y confianza.
Cuando revisas cualquier transacción en la página Transacciones, puedes elegir ver explicaciones que proporcionan detalles sobre cómo se determinan las predicciones para cada transacción. Para obtener más información, consulte Explicación de las transacciones modelo.
Si sus datos incluyen un nombre de característica que contiene un punto (.), la representación del gráfico fallará y aparecerá este error: Failed to get data