モデルの評価

このプラットフォームは、包括的なモデルの評価を計算することで、ユーザーによるモデルのトレーニングを支援します。モデルの評価では、複数の重要な要因を考慮に入れてモデルの健全性とパフォーマンスを総合的に評価します。

この評価は、ユーザーが最も重要な領域すべてで良好なパフォーマンスを発揮するモデルを作成できるように作成された独自のスコアです。

評価で考慮される主な要因は次の 4 つです。

• バランス - トレーニング データがデータセット全体をバランスよく反映しているかどうかを評価します。
• パフォーマンスの低いラベル - 最も重大な警告があるラベルの 10% のパフォーマンスを評価します。
• カバレッジ - データセット全体が有益なラベルの予測によってどの程度適切にカバーされているかを評価します。
• すべてのラベル - タクソノミー内のすべてのラベルを調べて、ラベルの平均パフォーマンスを評価します。

[検証] の [モデルの評価] の例