Gerenciando dados para avaliações de modelo
Para permitir avaliações de modelos, é necessário preparar os dados para registro em log para gerar insights.
Deve-se fornecer seus dados de modelo em um formato suportado para ativar as avaliações de modelo Suas transações de modelo são processadas registradas no data mart. O data mart é o banco de dados de registro que armazena os dados que são usados para avaliações de modelos. As seções a seguir descrevem os diferentes tipos de dados que são registrados para avaliações de modelo:
Dados de treinamento
Deve-se fornecer dados de treinamento para gerar as estatísticas necessárias para configurar as avaliações de modelo Os dados de treinamento contêm colunas de recursos rotulados que são medidos para determinar seu impacto nos resultados do modelo e uma coluna de previsão que contém o resultado que o modelo foi treinado para prever. O exemplo a seguir mostra dados de treinamento do Dataset de Risco de Crédito Alemão:
Para ativar as avaliações de modelos, você deve conectar seus dados de treinamento. Os dados de treinamento do seu modelo devem ser fornecidos em um formato que possa ser processado. Para obter mais informações, consulte Gerenciando dados de treinamento.
Dados de carga útil
Os dados da carga útil contêm as transações de entrada e saída para a sua implementação. Para configurar as avaliações, os dados de carga útil de seu modelo são armazenados em uma tabela de criação de log de carga útil A tabela de registro de carga útil contém o recurso e as colunas de predição que existem em seus dados de treinamento e uma coluna de probabilidade de predição que contém a confiança do modelo na previsão que ela fornece. A tabela também inclui colunas de registro de data e hora e de ID para identificar cada solicitação de pontuação que você envia para o serviço que você está usando, conforme mostrado no exemplo a seguir:
Deve-se enviar solicitações de pontuação para fornecer um log de suas transações de modelo Para obter mais informações, consulte Gerenciando dados de carga útil.
Dados de feedback
Dados de feedback são dados rotulados que correspondem à estrutura de dados de treinamento e incluem resultados de modelo conhecidos que são comparados com suas previsões de modelo para medir a precisão de seu modelo. Você deve fazer upload de dados de feedback regularmente para medir continuamente a precisão das previsões do seu modelo. Para obter mais informações, consulte Gerenciando dados de feedback.