AutoDoc 사용자 정의 템플릿 자리 표시자

다음 섹션에서는 AutoDoc의 사용자 정의 템플릿을 위한 자리 표시자의 특색에 관해 설명합니다.

자리 표시자 사용

자리 표시자를 사용하여 AutoDoc 보고서에 표시되는 콘텐츠를 사용자에게 맞게 정의할 수 있습니다. 자리 표시자를 템플릿에 삽입하면 해당 특정 자리 표시자에 대한 고유 콘텐츠가 삽입 위치에서 생성된 보고서에 나타납니다.

자리 표시자는 다음과 같이 정의합니다.

{{p section.render('placeholder_name')}}

다음 예는 Experiment Overview.DAI Experiment Pipeline Column Types 자리 표시자를 정의하는 방법을 나타냅니다.

{{p section.render('Experiment Overview.DAI Experiment Pipeline Column Types')}}

자리 표시자 목록

Experiment Overview 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Experiment Overview.DAI Experiment Pipeline Column Types	DAI에 대한 다양한 열 유형 및 유형 설명이 있는 표
Experiment Overview.DAI Experiment Pipeline Time Series	DAI 시계열 설정 및 각 설정에 대한 정의를 나타낸 표
Experiment Overview.DAI GPU Specifications	DAI에서 사용 가능한 GPU를 사용했는지 나타내는 문장
Experiment Overview.DAI Intro Model Goal	모델이 최적화하려고 하는 스코어러에 대한 소개 단락
Experiment Overview.DAI Iterative Tuning	DAI 실험 파이프라인의 다양한 반복 단계(즉, 모델, 특색, 대상 튜닝, 특색 진화)를 설명하는 섹션
Experiment Overview.DAI Validation Schema Options	사용자가 사용할 수 있는 다양한 유형의 유효 전략을 정의하는 설명서 유형 섹션
Experiment Overview.Performance	요약 성능 표. 이 표에는 사용자가 선택한 스코어러에 대한 각 데이터 분(예: 학습, 유효, 테스트)의 성능이 포함됩니다.

Data Overview 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Data Overview.DAI NLP Feature Preprocessing	해당하는 경우 NLP 기반 변환 아키텍처에 대한 정보를 포함합니다.
Data Overview.DAI Target Transformation Description	대상 튜닝 수행 여부 및 시도된 대상 변환을 설명하는 섹션
Data Overview.Intro	DAI가 설치된 위치에 대한 파일 경로, 행 수, 열 수와 같은 데이터 세트 정보가 있는 표
Data Overview.template	이 섹션은 Data Overview.Intro, Data Overview.Training, Data Overview.Shift와 같은 자리 표시자를 가리킵니다.
Data Overview.Training	교육 데이터 요약 통계가 있는 표. 이 자리 표시자는 표준 AutoDoc에 사용됩니다. 콘텐츠는 Data Overview.DAI Training Data Detailed와 유사하지만 묘사적 텍스트가 적고 누락 값에 대한 정보를 포함하지 않습니다.

Methodology 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Methodology.Assumptions	DAI의 가정 및 제한 사항에 대한 높은 수준의 개요. 이 섹션에는 데이터 세트 간 이동 감지 여부에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
Methodology.DAI Assumptions Detailed	사용자의 유효성 검사 데이터 집합 제공 여부 및 데이터 집합 간 분포 이동 감지 여부를 설명하는 섹션. 이 하위 섹션과 Methodology.Assumptions 섹션 간에 일부 중복이 있습니다.
Methodology.DAI Pipeline Formatted	이 자리 표시자는 Methodology.Pipeline 템플릿과 유사하지만 형식이 다릅니다(예: 헤더가 다른 Word docx 스타일을 사용함).
Methodology.DAI Preventing Overfit	DAI가 일반적으로 과적합을 피하는 방법을 설명하는 설명서 유형 섹션
Methodology.Intro	Methodology 섹션을 소개하는 짧은 문장
Methodology.Settings	실험 설정을 나열하는 섹션
Methodology.template	이 자리 표시자는 Methodology.Intro, Methodology.Assumptions, Methodology.Pipeline, Methodology.Settings와 같은 자리 표시자를 호출합니다.

Data Sampling 과 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Data Sampling.DAI NLP Sampling	해당하는 경우 이 자리 표시자는 NLP 기반 트랜스포머로 수행한 샘플링에 대한 정보를 제공합니다.

Validation Strategy 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Validation Strategy.DAI Fold Information	이 자리 표시자는 Validation Strategy.template과 함께 사용하도록 설계되었습니다. 이는 Validation Strategy.template의 자리 표시자입니다.
Validation Strategy.DAI Recipe Validation	이 템플릿은 Validation Strategy.template과 함께 사용하도록 설계되었습니다. 이는 Validation Strategy.template의 자리 표시자입니다.
Validation Strategy.DAI Time Series Validation	이 템플릿은 Validation Strategy.template과 함께 사용하도록 설계되었습니다. 이는 Validation Strategy.template의 자리 표시자입니다.

Feature Evolution 과 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Feature Evolution.DAI Iteration Plot	DAI 실험 페이지의 반복 모델 플롯
Feature Evolution.DAI Top Feature Evolution Features	특색 진화 단계의 주요 특색 표
Feature Evolution.template	이 섹션은 특색 진화 단계 및 시도한 일부 변환을 요약합니다.

Feature Transformations 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Feature Transformations.Feature Importance	특색 중요도 표
Feature Transformations.Intro	특색 중요도를 설명하는 섹션. 여기에는 Feature Transformations.Feature Importance 섹션의 특색 중요도 표가 포함됩니다.
Feature Transformations.Permutation Feature Importance	Permutation Feature Importance를 설명하는 섹션. 참고 정보를 렌더링하려면 이 섹션의 AutoDoc 상세 설정에서 Permutation Feature Importance를 활성화해야 합니다.
Feature Transformations.template	이 템플릿은 Feature Transformation.Intro, Feature Transformations.Permutation Feature Importance, NLP.DAI NLP Detail과 같은 자리 표시자를 호출하는 데 사용됩니다.

Final Model 과 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Final Model.DAI All Feature Transformations	이 자리 표시자는 부록 섹션으로 이동하도록 설계되었습니다. 이 섹션에는 전체 특색 중요도 데이터 세트가 포함되어 있으며 사용자가 지정한 특색 수로 제한되지 않습니다.
Final Model.DAI Final Model Architecture	최종 모델의 구성 요소를 설명하는 섹션
Final Model.DAI Final Model Components Table	모델 유형, 모델 가중치, 폴드 수 등과 같은 최종 모델의 요약 구성 요소가 있는 표
Final Model.DAI Final Model Performance Table	사용 가능한 스코어러에 대한 최종 모델의 성능이 포함된 표
Final Model.DAI Final Model Performance Text	이 템플릿은 Experiment Overview.DAI Iterative Tuning 자리 표시자 바로 뒤에 호출됩니다. 이 자리 표시자는 최종 모델 선택 및 성능 표에 대한 짧은 단락을 포함합니다.
Final Model.DAI Model and Component Table	이 섹션에는 모델 유형, 모델 가중치, 폴드 수 등과 같은 정보를 보여주는 모델 구성 요소 표(예: 이 자리 표시자는 Final Model.DAI Final Model Components Table을 호출함)가 포함되어 있습니다.
Final Model.DAI Model Objective Table	최종 모델로 최적화된 손실 함수가 있는 표이며, 이는 사용자가 선택한 스코어러와 다릅니다. 이 자리 표시자는 Final Model.DAI Loss Function 자리 표시자에 의해 호출됩니다.
Final Model.DAI Model Package Description	알고리즘 이름, 패키지 이름, 패키지 버전 및 패키지 기본 설명서 문자열을 제공하는 표. 이 자리 표시자는 Final Model.DAI Model Components 자리 표시자에 의해 호출됩니다.
Final Model.DAI Models Evaluated Table	DAI에서 사용 가능한 알고리즘 및 최종 모델에 대해 알고리즘이 선택되거나 선택되지 않은 이유가 포함된 표. 이 자리 표시자는 Final Model.DAI Model Components 자리 표시자에 의해 호출됩니다.
Final Model.Pipeline Overview	이 자리 표시자는 Final Model.Pipeline 자리 표시자에 의해 호출되며, 최종 모델 구성 요소의 표를 보여줍니다. 기본 학습기가 있는 경우 기본 학습기의 모델 구성 요소를 보여줍니다.
Final Model.template	이 자리 표시자는 Image Processing.template, Final Model.Pipeline, Final Model.Performance, Final Model.GLM, Final Model.PSI, Final Model.Prediction Statistics, Final Model.Response Rates, Final Model.Additional Performance와 같은 자리 표시자를 호출합니다.

Generalized Linear Model (GLM) 과 관련된 자리 표시자:

이름	설명
GLM.template	해당하는 경우 이 섹션에는 kLIME 전역 계수 및 현지 사유 코드에 대한 정보가 표시됩니다.

Literature 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Literature.DAI Assumptions and Limitations Intro	DAI 모델링 기술에 특정한 가정 및 제한 섹션을 소개하는 몇 개의 문장
Literature.DAI Literature Intro	DAI Literature 섹션을 소개하는 문장
Literature.DAI Model References	DAI의 모델에 대한 묘사 및 참조를 제공하는 섹션

Machine Learning Interpretability (MLI) 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
MLI.DAI MLI Intro	전역 해석 기술에 대한 설명서 스타일 정보를 포함하는 섹션
MLI.DAI MLI Section	kLIME 상위 및 하위 전역 계수, kLIME 플롯, 대리 의사 결정 트리 플롯, Local 해석에 대한 설명서 스타일 개요, kLIME 이유 코드, ICE, LOCO 플롯의 표가 포함된 섹션. Local 해석 기반 플롯 및 표는 사용자가 Python 클라이언트의 individual_rows 매개변수로 관심 있는 개별 레코드를 지정해야 합니다.
MLI.KLIME Plot	kLIME 플롯이 있는 kLIME의 묘사
MLI.KLIME Reason Code Text	kLIME 이유 코드를 설명하는 설명서 유형 섹션
MLI.Local Interpretability Row Information	이 자리 표시자는 사용자가 지정한 개별 행이 제공된 경우에만 사용 가능합니다. 이 자리 표시자는 DAI MLI Section 자리 표시자에 의해 호출됩니다.
MLI.Surrogate DT	대리 의사 결정 트리 플롯. 이 섹션에는 MLI 키가 필요하거나 MLI UI를 통해 실행하는 경우 Surrogate Decision Tree Explainer 및 AutoDoc을 실행해야 합니다.

Model Tuning 과 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Model Tuning.template	Model Tuning.DAI Hyperparameters 자리 표시자와 유사합니다. 이 템플릿은 표준 AutoDoc에만 해당됩니다.

Natural Language Processing (NLP) 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
NLP.DAI NLP Detail	DAI NLP 가정과 유사하지만 NLP 트랜스포머 샘플링 및 제한 사항에 대한 정보를 포함하고 이미지 및 NLP 트랜스포머를 구별하지 않습니다(즉, 이 하위 템플릿의 본문 텍스트에 NLP/이미지가 표시됨). 이 템플릿은 표준 AutoDoc에서 사용됩니다.
NLP.DAI NLP Pipeline Description	DAI의 NLP 변환 파이프라인의 개요를 제공하고 다른 단계를 정의하는 설명서 유형 섹션

Partial Dependence Plots (PDP) 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Partial Dependence Plots.DAI Out-of-Range PDP	이 섹션은 범위를 벗어난 PDP를 표시하지만 Partial Dependence Plots.template은 범위를 벗어난 값도 표시할 수 있습니다.
Partial Dependence Plots.DAI Residual Analysis	잔차 분석을 설명하고 잔차에 대한 부분 의존도 플롯을 제공하는 섹션
Partial Dependence Plots.DAI Sensitivity Analysis	PDP(Partial Dependence Plot) 템플릿과 유사합니다. 이 하위 템플릿에는 일반적으로 감도 분석에 대한 추가 설명이 포함되어 있으며, ICE 오버레이드 PDP와 더불어 레코드 원래 기능 값을 보여줍니다. 이 템플릿은 사용자가 individual_rows 매개변수를 관심 레코드가 있는 Python 클라이언트에게 전달하기를 기대합니다.
Partial Dependence Plots.template	부분 의존도 플롯이 어떻게 작동하는지 설명하고 부분 의존도 플롯을 보여주는 섹션. 이 섹션은 표준 AutoDoc 템플릿에서 사용됩니다.

Appendix 와 관련된 자리 표시자:

이름	설명
Appendix.DAI Performance Metrics	DAI 성능 메트릭의 용어집
Appendix.DAI References	표준 AutoDoc을 위한 참고자료. 참고자료에는 《bagged ensemble》(붙여넣기)을 사용하는 모델에 나타납니다.
Appendix.NLP Appendix	전체 NLP 아키텍처 정보.
Appendix.PSI_Appendix	PSI 계산에 사용하는 표
Appendix.Response_Rates_Appendix	Quantile 기반 플롯 계산 표
Appendix.template	이 템플릿은 Appendix.PSI, Appendix.Response_Rates_Appendix, Appendix.NLP Appendix를 가리킵니다. 최종 모델이 GLM이거나 이를 포함하는 경우 이 섹션에는 전체 GLM 계수 표 및 GLM 계수 표를 이해하는 방법에 대한 설명서도 포함됩니다. 사용자가 AutoDoc에서 모든 구성을 표시하도록 설정한 경우 전체 구성 표가 부록에 표시됩니다. 마지막으로, 배깅된(bagged) 앙상블(붙여넣기)을 사용하는 경우 해당 모델 유형에 대한 참조가 나열됩니다.