훈련 데이터 관리
모델 평가 및 설명 가능성을 설정하려면 훈련 데이터에 연결해야 합니다.
모델 평가 및 설명 가능성 분석 방법을 위한 지표를 계산하려면 훈련 데이터를 사용해야 합니다. 모델 평가 및 설명 가능성 분석 방법을 구성하려면 훈련 데이터를 준비하고 저장해야 합니다.
훈련 데이터 준비
훈련 데이터의 형식은 모델 평가 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 모델 평가를 수행하려면, 처리 가능한 형식으로 훈련 데이터를 저장할 수 있도록 준비해야 합니다. 다음 예시와 같이, 훈련 데이터에는 레이블이 지정된 특징 열과 예측 열이 포함되어 있어야 합니다:
사용자가 제공한 훈련 데이터는 훈련 데이터 스키마를 생성하는 데 사용되며, 이를 통해 훈련 데이터가 시스템이 인식할 수 있는 형식과 일치하도록 보장합니다. 스키마는 훈련 데이터에 포함되는 특징 열과 해당 열이 포함하는 데이터의 유형을 지정합니다. 다음 예시는 독일 신용 위험 데이터셋의 훈련 데이터 스키마를 보여줍니다:
훈련 데이터 저장
훈련 데이터를 지원되는 Db2 데이터베이스에 저장하고, 해당 데이터를 연결하여 모델 평가를 수행할 수 있습니다.
또한 데이터를 Cloud Object Storage 에 저장할 수도 있습니다.
훈련 데이터의 위치 정보를 비공개로 유지하려면, 사용자 정의 노트북을 실행하여 해당 노트북에서 생성된 구성 파일을 업로드하는 방식으로 훈련 데이터에 연결할 수도 있습니다.
다음 단계
모델을 처리하려면 훈련 데이터를 연결해야 합니다.