완료된 실험

완료된 실험 조치

실험의 상태가 RUNNING에서 COMPLETE로 바뀌면, UI가 수행 가능한 몇 가지 작업을 제공해줍니다.

Experiment Complete menu

  • Deploy (Local & Cloud): Driverless AI 모델을 생산에 배포하기 참조.

  • Interpret this Model: Interpreting a Model 참조. (이미지 또는 멀티 클래스 Time Series 실험에는 지원되지 않음.)

  • Diagnose Model on New Dataset: 또 다른 데이터 세트에서의 모델 성능 참조.

  • Model Actions 드롭다운:

    • Predict: 다른 데이터 세트에 대한 스코어링 참조.

    • Transform Dataset: 다른 데이터 세트 변환 참조(Time Series 실험에는 사용 불가).

    • Shapley Values 드롭다운: 원래 기능 또는 변형된 기능은 Shapley values 를 다운로드하십시오. Driverless AI는 XGBoost 및 LightGBM SHAP 함수를 호출하여 transformed features 에 대한 기여를 얻습니다. original features 에 대한 Shapley는 기여 기능 간에 기여도를 균등하게 분할(단순한 방법)하여 변환된 기능의 근사치입니다. 정보는 Shapley values 를 참조하십시오. Fast Approximation 을 선택하여 앙상블에서 사용할 수 있는 모든 폴드 및 모델에서 단일 폴드 및 모델만 사용하여 Shapley 예측을 수행합니다. 빠른 근사치 옵션에 대한 자세한 정보는 fast_approx_num_trees 및 fast_approx_do_one_fold_one_model config.toml settings 를 참조하십시오.

      • 원래 기능 (빠른 근사치)

      • 원래 기능

      • 변형된 기능 (빠른 근사치)

      • 변형된 기능

    • Export: 실험을 내보냅니다. 자세한 정보는 실험 내보내기 및 가져오기 를 참조하십시오.

  • Download Predictions: regression 실험의 경우 출력에는 하한 및 상한이 있는 예측이 포함됩니다. Classification 실험의 경우 출력에는 각각의 클래스를 위한 probability 및 threshold_scorer 를 사용하여 생선한 labels 가 포함됩니다. 이진 문제에서는 F1은 기본 threshold_scorer이므로 검증 세트가 제공되는 경우에는 검증 세트의 최대 F1에 대한 임계값이 레이블을 생성하는 데 사용되거나, 교차 검증을 수행하는 경우에는 이는 레이블을 생성하는 데 사용되는 내부 검증 폴드의 최대 F1에 대한 임계값의 평균입니다. 다중 클래스 문제에서는 레이블을 생성하기 위해 argmax를 사용합니다.

    • Training (Holdout) Predictions: 검증 세트가 제공되지 not 경우 CSV 형식에서 사용 가능.

    • Validation Set Predictions: 검증 세트가 제공된 경우 CSV 형식에서 사용 가능.

    • Test Set Predictions: 테스트 데이터 세트를 사용하는 경우 CSV 형식으로 사용 가능.

  • Download Python Scoring Pipeline: H2O Driverless AI를 위한 독립형 Python Scoring Pipeline. Driverless AI 독립형 Python Scoring Pipeline 참조.

  • Download MOJO Scoring Pipeline: 독립형 모델 개체, 최적화된 스코어링 파이프라인. MOJO Scoring Pipeline 참조(TensorFlow 또는 RuleFit 모델에는 사용 불가).

  • Visualize Scoring Pipeline(Experimental): 실험 파이프라인 시각화 페이지를 엽니다. 스코어링 파이프라인 시각화 참조.

  • Download Summary & Logs: 다음 파일이 포함된 zip 파일. 자세한 내용은 Experiment Summary 섹션을 참조하십시오.

    • 실험 로그(일반 및 익명)

    • 실험 요약

    • 상대적 중요성을 사용한 실험 특성

    • 앙상블 정보

    • 실험 미리보기

    • 실험에 대해 자동 생성된 보고서의 워드 버전

    • 대상 변환 튜닝 리더보드

    • 튜닝 리더보드

  • Download AutoDoc: 실험을 위해 자동 생성된 보고서의 Word 버전입니다. 해당 파일은 실험 요약 ZIP 파일에서도 사용이 가능합니다. 이 옵션은 더 이상 사용되지 않는 모델에는 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 AutoDoc 사용 를 참조하십시오.

Note: 위의 《Download》 옵션(AutoDoc 제외)은 Driverless AI 시작 시, 아티팩트가 활성화된 경우 《Export》 옵션으로 표시됩니다. 자세한 내용은 아티팩트 내보내기 를 참조하십시오.

실험 인사이트 및 점수

실험이 실행되는 동안 UI는 모델 통계(time series 실험의 경우) 및 모델 점수를 확인할 수 있는 옵션을 제공합니다. 자세한 내용은 모델 인사이트 및 모델 Scores 를 참조하십시오.

Scores link