模型在另一个数据集上的性能¶
对新数据集进行模型诊断 选项让您能基于现有模型和数据集查看多个评分器的模型性能。
在“已完成的实验”页面，点击 使用新数据集诊断模型 按钮。
请注意 ：您还可在顶部菜单中选择 诊断 ，然后选择实验和测试数据集，从而对模型进行诊断。
选择诊断实验时要使用的数据集。请注意，此数据集必须包括原始数据集中的目标列。此时，Driverless AI 将开始计算此实验的所有可用评分。
完成诊断后，将在 模型诊断 页面显示诊断结果。点击新诊断。在此页面中，您可以下载预测结果，还可查看评分和交互式的指标图。点击图表可以放大。在放大的视图中，您可以将鼠标悬停在图表上，以查看特定点的详细信息。您还可在放大视图中下载图表。
分类指标图¶
分类指标图包括以下图表：
ROC 曲线
P-R 曲线
累积增益图
提升图
K-S 曲线
混淆矩阵
请注意：在混淆矩阵图表中，阈值默认设置为 0.5。对于二元分类实验，用户可以指定其他阈值。点击混淆矩阵并打开放大视图后，可以使用阈值选择器。当您指定一个值或更改滑块的值时，Driverless AI 将为给定的阈值自动计算诊断的混淆矩阵。
