A szövegbesorolási modell kiértékelése és részleteinek megtekintése
A modell betanítása után megtekintheti a modell teljesítményét, és megtekintheti a tesztkészlet dokumentumainak előrejelzett osztályait.
Feljegyzés
Ha a tesztelési csoportot automatikusan felosztja a betanítási adatok beállításától, akkor minden új modell betanításakor eltérő modellértékelési eredmény jelenhet meg, mivel a tesztkészlet véletlenszerűen van kiválasztva az adatokból. Ha meg szeretné győződni arról, hogy az értékelés ugyanazon a tesztkészleten van kiszámítva minden alkalommal, amikor betanít egy modellt, használja a Betanítási és tesztelési adatok manuális felosztása lehetőséget a betanítási feladat indításakor, és adja meg a tesztdokumentumokat az adatok címkézésekor.
Előfeltételek
A modell kiértékelése előtt a következőkre van szüksége:
- Egyéni szövegbesorolási projekt egy konfigurált Azure Blob Storage-fiókkal.
- A tárfiókba feltöltött szöveges adatok.
- Címkézett adatok
- Sikeresen betanított modell
További információkért tekintse meg a projektfejlesztési életciklust .
Modell adatai
Válassza a Modell teljesítménye lehetőséget a képernyő bal oldalán található menüből.
Ezen a lapon csak a sikeresen betanított modelleket, az egyes modellek F1 pontszámát és a modell lejárati dátumát tekintheti meg. A modell teljesítményének további részleteiért válassza ki a modell nevét.
Feljegyzés
A tesztkészletben nem címkézett vagy előrejelzett osztályok nem lesznek részei a megjelenített eredményeknek.
- Áttekintés
- Osztálytípus teljesítménye
- Tesztkészlet részletei
- Adathalmazok eloszlása
- Keveredési mátrix
Ezen a lapon megtekintheti a modell adatait, például: F1 pontszám, pontosság, visszahívás, a betanítási feladat dátuma és ideje, a teljes betanítási idő, valamint a betanítási feladatban szereplő betanítási és tesztelési dokumentumok száma.
Útmutatást is talál a modell fejlesztéséhez. A nézet részleteire kattintva megnyílik egy oldalpanel, amely további útmutatást nyújt a modell fejlesztéséhez. Ebben a példában nincs elegendő adat a betanítási csoportban ezekhez az osztályokhoz. A betanítási csoportban nem egyértelmű különbség van az osztálytípusok között, ahol két osztály összekeveredik egymással. Ha a zavaros osztályokra kattint, a rendszer az adatfeliratozási oldalra viszi, hogy további adatokat címkézzen a megfelelő osztálysal.
További információ a modellteljesítmény-fogalmak modellvezetési és keveredési mátrixáról.
Modelladatok betöltése vagy exportálása
A modelladatok betöltése :
Válasszon ki egy modellt a modell kiértékelési oldalán.
Válassza a Modell adatainak betöltése gombot.
Győződjön meg arról, hogy nincsenek mentetlen módosítások, amelyeket rögzítenie kell a megjelenő ablakban, és válassza az Adatok betöltése lehetőséget.
Várjon, amíg a modell adatai betöltődnek a projektbe. A befejezés után a rendszer visszairányítja a sématervező lapra.
A modelladatok exportálása :
Válasszon ki egy modellt a modell kiértékelési oldalán.
Válassza a Modelladatok exportálása gombot. Várja meg, amíg a modell JSON-pillanatképe helyileg le lesz töltve.
Modell törlése
A modell törlése a Language Studióban:
Válassza a Modell teljesítménye lehetőséget a bal oldali menüben.
Válassza ki a törölni kívánt modellnevet , és válassza a Törlés lehetőséget a felső menüben.
A megjelenő ablakban kattintson az OK gombra a modell törléséhez.
Következő lépések
A modell teljesítményének áttekintése során megismerheti a használt értékelési metrikákat . Ha már tudja, hogy a modell teljesítményének javulnia kell-e, megkezdheti a modell fejlesztését.