Szolgáltatások értékeléseFeature evaluation

Amikor az Azure Portalonfuttat egy kiértékelést a Personalizer erőforrásban, a Personalizer tájékoztatást nyújt arról, hogy a környezet és a műveletek milyen funkciói befolyásolják a modellt.When you run an Evaluation in your Personalizer resource from the Azure portal, Personalizer provides information about what features of context and actions are influencing the model.

Ez a következők érdekében hasznos:This is useful in order to:

  • Képzeld el, hogy további funkciókat is használhatsz, és ihletet meríthetsz amodell ben fontosabb funkciókból.Imagine additional features you could use, getting inspiration from what features are more important in the model.
  • Tekintse meg, hogy milyen funkciók nem fontosak, és potenciálisan távolítsa el őket, vagy elemezze tovább, hogy mi befolyásolhatja a használatot.See what features are not important, and potentially remove them or further analyze what may be affecting usage.
  • Útmutatást nyújt szerkesztői vagy gyógyító csapatok nak az új tartalmakról vagy termékekről, amelyeket érdemes behozni a katalógusba.Provide guidance to editorial or curation teams about new content or products worth bringing into the catalog.
  • Elháríthatja azokat a gyakori problémákat és hibákat, amelyek akkor fordulnak elő, amikor a szolgáltatásokat elküldi a Personalizer szolgáltatásnak.Troubleshoot common problems and mistakes that happen when sending features to Personalizer.

A fontosabb funkciók erősebb súlyokkal rendelkeznek a modellben.The more important features have stronger weights in the model. Mivel ezek a funkciók erősebb súllyal, általában jelen vannak, amikor Personalizer szerez magasabb jutalmakat.Because these features have stronger weight, they tend to be present when Personalizer obtains higher rewards.

A funkciók fontossági értékelésének beszerzéseGetting feature importance evaluation

A szolgáltatásfontossági eredmények megtekintéséhez le kell futtatnia egy értékelést.To see feature importance results, you must run an evaluation. A kiértékelés az értékelési időszak ban megfigyelt jellemzőnevek alapján hozza létre az ember által olvasható jellemzőcímkéket.The evaluation creates human-readable feature labels based on the feature names observed during the evaluation period.

Az eredményül kapott információ a szolgáltatás fontosságát képviseli az aktuális Personalizer online modell.The resulting information about feature importance represents the current Personalizer online model. Az értékelés elemzi jellemző fontosságát a modell mentett végén az értékelési időszak, miután átesett az összes képzés során végzett értékelés, a jelenlegi online tanulási politika.The evaluation analyzes feature importance of the model saved at the end date of the evaluation period, after undergoing all the training done during the evaluation, with the current online learning policy.

A szolgáltatás fontossági eredmények nem jelentenek más szabályzatokat és modelleket, amelyeket a kiértékelés során teszteltek vagy hoztak létre.The feature importance results do not represent other policies and models tested or created during the evaluation. Az értékelés nem tartalmazza a Personalizer-nak az értékelési időszak lejárta után küldött funkciókat.The evaluation will not include features sent to Personalizer after the end of the evaluation period.

A jellemzőfontosság kiértékelésének értelmezéseHow to interpret the feature importance evaluation

A Personalizer a funkciókat a hasonló jelentőségű funkciók "csoportjainak" létrehozásával értékeli ki.Personalizer evaluates features by creating "groups" of features that have similar importance. Az egyik csoport róluk azt lehet mondani, hogy összességében nagyobb jelentőséggel bírnak, mint mások, de a csoporton belül a funkciók sorrendje ábécésorrendben van.One group can be said to have overall stronger importance than others, but within the group, ordering of features is alphabetically.

Az egyes szolgáltatásokkal kapcsolatos információk a következők:Information about each Feature includes:

  • Azt jelzi, hogy a szolgáltatás környezetből vagy műveletekből származik-e.Whether the feature comes from Context or Actions.
  • Jellemzőkulcs és érték.Feature Key and Value.

Egy fagylaltozó rendelési alkalmazás például nagyon fontos funkcióként láthatja a "Context.Weather:Hot" című alkalmazást.For example, an ice cream shop ordering app may see "Context.Weather:Hot" as a very important feature.

A Personalizer olyan funkciók korrelációit jeleníti meg, amelyek együttes figyelembevételével magasabb jutalmakat eredményeznek.Personalizer displays correlations of features that, when taken into account together, produce higher rewards.

Például a "Context.Weather:Hot with Action.MenuItem:IceCream" és a "Context.Weather:Cold with Action.MenuItem:WarmTea:For example, you may see "Context.Weather:Hot with Action.MenuItem:IceCream" as well as "Context.Weather:Cold with Action.MenuItem:WarmTea:

A funkciókiértékelés alapján végrehajtható műveletekActions you can take based on feature evaluation

Képzeljen el további funkciókat, amelyeket használhatImagine additional features you could use

Merítsen ihletet a modell fontosabb funkcióiból.Get inspiration from the more important features in the model. Ha például egy videomobilalkalmazásban a "Context.MobileBattery:Low" jelenik meg, akkor azt gondolhatja, hogy a kapcsolat típusa arra is ráveheti az ügyfeleket, hogy egy videoklipet lássanak a másikkal szemben, majd a kapcsolat típusával és sávszélességével kapcsolatos funkciókat is hozzáadhat az alkalmazáshoz.For example, if you see "Context.MobileBattery:Low" in a video mobile app, you may think that connection type may also make customers choose to see one video clip over another, then add features about connectivity type and bandwidth into your app.

Nézze meg, milyen funkciók nem fontosakSee what features are not important

Potenciálisan távolítsa el a lényegtelen funkciókat, vagy tovább elemezze, hogy mi befolyásolhatja a használatot.Potentially remove unimportant features or further analyze what may affect usage. A funkciók több okból is alacsonyak lehetnek.Features may rank low for many reasons. Az egyik lehet, hogy valóban a funkció nem befolyásolja a felhasználói viselkedést.One could be that genuinely the feature doesn't affect user behavior. De ez azt is jelentheti, hogy a funkció nem nyilvánvaló, hogy a felhasználó.But it could also mean that the feature is not apparent to the user.

Például egy videowebhely láthatja, hogy az "Action.VideoResolution=4k" egy alacsony fontosságú funkció, amely ellentmond a felhasználói kutatásoknak.For example, a video site could see that "Action.VideoResolution=4k" is a low-importance feature, contradicting user research. Ennek oka lehet, hogy az alkalmazás nem is említi, vagy azt mutatják, a videó felbontása, így a felhasználók nem változtatják meg a viselkedésüket alapján.The cause could be that the application doesn't even mention or show the video resolution, so users wouldn't change their behavior based on it.

Útmutatás a szerkesztői vagy a kurzorcsapatok számáraProvide guidance to editorial or curation teams

Útmutatást nyújt az új tartalmakhoz vagy termékekhez, amelyeket érdemes behozni a katalógusba.Provide guidance about new content or products worth bringing into the catalog. Personalizer célja, hogy egy eszköz, amely növeli az emberi betekintést és a csapatok.Personalizer is designed to be a tool that augments human insight and teams. Ennek egyik módja az, hogy tájékoztatást nyújt a szerkesztői csoportoknak arról, hogy mi ről szól a viselkedést meghajtó termékekről, cikkekről vagy tartalmakról.One way it does this is by providing information to editorial groups on what is it about products, articles or content that drives behavior. Például a videóalkalmazás-forgatókönyv azt mutathatja, hogy van egy fontos funkció, az "Action.VideoEntities.Cat:true", amely arra kéri a szerkesztői csapatot, hogy hozzanak be több macskás videót.For example, the video application scenario may show that there is an important feature called "Action.VideoEntities.Cat:true", prompting the editorial team to bring in more cat videos.

Gyakori problémák és hibák elhárításaTroubleshoot common problems and mistakes

A gyakori problémákat és hibákat az alkalmazáskódjának módosításával lehet kijavítani, így az nem küld nem megfelelő vagy helytelenül formázott funkciókat a Personalizer-nek.Common problems and mistakes can be fixed by changing your application code so it won't send inappropriate or incorrectly formatted features to Personalizer.

A szolgáltatások küldésekor gyakori hibák a következők:Common mistakes when sending features include the following:

  • Személyazonosításra alkalmas adatok küldése.Sending personally identifiable information (PII). Egy személyre jellemző személyazonosításra használt személy (például név, telefonszám, hitelkártyaszámok, IP-címek) nem használható a Personalizer segítségével.PII specific to one individual (such as name, phone number, credit card numbers, IP Addresses) should not be used with Personalizer. Ha az alkalmazásnak nyomon kell követnie a felhasználókat, használjon nem azonosító UUID azonosítót vagy más UserID számot.If your application needs to track users, use a non-identifying UUID or some other UserID number. A legtöbb esetben ez is problematikus.In most scenarios this is also problematic.
  • Nagy számú felhasználó esetében nem valószínű, hogy az egyes felhasználók interakciói nagyobb súlyt fognak mérni, mint a lakosság összes interakciója, így a felhasználói azonosítók küldése (még akkor is, ha nem személyazonosításra alkalmas adatok) valószínűleg nagyobb zajt ad a modellnek, mint érték.With large numbers of users, it is unlikely that each user's interaction will weigh more than all the population's interaction, so sending user IDs (even if non-PII) will probably add more noise than value to the model.
  • Dátum-idő mezők küldése pontos időbélyegként a felvázolt időértékek helyett.Sending date-time fields as precise timestamps instead of featurized time values. A context.TimeStamp.Day=Monday vagy a "Context.TimeStamp.Hour"="13" funkciók hasznosabbak.Having features such as Context.TimeStamp.Day=Monday or "Context.TimeStamp.Hour"="13" is more useful. Az egyes szolgáltatások legbőlegelhetően 7 vagy 24 jellemzőértékben lesznek.There will be at most 7 or 24 feature values for each. De "Context.TimeStamp":"1985-04-12T23:20:50.52Z" annyira pontos, hogy nem lesz módja annak, hogy tanulni belőle, mert soha nem fog megtörténni újra.But "Context.TimeStamp":"1985-04-12T23:20:50.52Z" is so precise that there will be no way to learn from it because it will never happen again.

További lépésekNext steps

A Personalizer segítségével megismerheti a méretezhetőséget és a teljesítményt.Understand scalability and performance with Personalizer.