この記事では、モデルをデプロイする前にトレーニング済みバージョンを評価する方法の概要を提供します。モデルをデプロイする前に、モデルのステータスと予測の潜在的な強さを確認するためのガイドとして、以下のセクションを使用してください。
この記事では、Tealium Predict MLで訓練され、デプロイされたモデルにスコアと評価を割り当てるために使用されるモデルスコアリング技術と式について詳しく説明します。
この記事では、混同行列と、訓練済みモデルの評価にどのように使用するかについて説明します。
この記事では、ROC/AUCカーブと、それを訓練済みモデルのパフォーマンス測定として使用する方法について説明します。
この記事では、確率分布を使用して訓練済みモデルを解釈する方法について説明します。
この記事では、モデルのステータスを表示する方法について説明します。
この記事では、モデルを評価し、予測を改善するために必要な変更を決定した後、モデルを再訓練する方法について説明します。