Visualizzare i dettagli e la valutazione del modello di classificazione del testo
Al termine del training del modello, è possibile visualizzare le prestazioni del modello e visualizzare le classi stimate per i documenti nel set di test.
Nota
L'uso dell'opzione Suddivide automaticamente il set di test dai dati di training può comportare risultati di valutazione del modello diversi ogni volta che si esegue il training di un nuovo modello, perché il set di test viene selezionato in modo casuale dai dati. Per assicurarsi che la valutazione venga calcolata sullo stesso set di test ogni volta che si esegue il training di un modello, assicurarsi di usare l'opzione Usa una suddivisione manuale dei dati di training e di test quando si avvia un processo di training e si definiscono i documenti di test durante l'etichettatura dei dati.
Prerequisiti
Prima di visualizzare la valutazione del modello è necessario:
- Progetto di classificazione del testo personalizzato con un account di archiviazione BLOB di Azure configurato.
- Dati di testo caricati nell'account di archiviazione.
- Dati etichettati
- Un modello con training corretto
Per altre informazioni, vedere il ciclo di vita dello sviluppo del progetto .
Dettagli del modello
Passare alla pagina del progetto in Language Studio.
Selezionare Prestazioni modello dal menu a sinistra della schermata.
In questa pagina è possibile visualizzare solo i modelli sottoposti a training correttamente, il punteggio F1 per ogni modello e data di scadenza del modello. È possibile selezionare il nome del modello per altri dettagli sulle prestazioni.
Nota
Le classi che non sono né etichettate né stimate nel set di test non faranno parte dei risultati visualizzati.
- Panoramica
- Prestazioni del tipo di classe
- Dettagli del set di test
- Distribuzione del set di dati
- Matrice di confusione
In questa scheda è possibile visualizzare i dettagli del modello, ad esempio: punteggio F1, precisione, richiamo, data e ora per il processo di training, tempo di training totale e numero di documenti di training e test inclusi in questo processo di training.
Verranno inoltre visualizzate indicazioni su come migliorare il modello. Quando si fa clic su Visualizza dettagli verrà aperto un pannello laterale per fornire altre indicazioni su come migliorare il modello. In questo esempio non sono presenti dati sufficienti nel set di training per queste classi. Inoltre, esiste una distinzione non chiara tra i tipi di classe nel set di training, in cui due classi vengono confuse tra loro. Facendo clic sulle classi confuse, si passerà alla pagina di etichettatura dei dati per etichettare più dati con la classe corretta.
Altre informazioni sulle linee guida del modello e sulla matrice di confusione nei concetti relativi alle prestazioni del modello .
Caricare o esportare i dati del modello
Per caricare i dati del modello:
Selezionare qualsiasi modello nella pagina di valutazione del modello .
Selezionare il pulsante Carica dati modello .
Verificare che non siano presenti modifiche non salvate che è necessario acquisire nella finestra visualizzata e selezionare Carica dati.
Attendere il completamento del caricamento dei dati del modello nel progetto. Al termine, si verrà reindirizzati alla pagina Progettazione schema .
Per esportare i dati del modello:
Selezionare qualsiasi modello nella pagina di valutazione del modello .
Selezionare il pulsante Esporta dati modello . Attendere il download locale dello snapshot JSON del modello.
Eliminare il modello
Per eliminare il modello da Language Studio:
Selezionare Prestazioni modello dal menu a sinistra.
Selezionare il nome del modello da eliminare e selezionare Elimina dal menu in alto.
Nella finestra visualizzata selezionare OK per eliminare il modello.
Passaggi successivi
Quando si esaminano le prestazioni del modello, vedere le metriche di valutazione usate. Dopo aver appreso se le prestazioni del modello devono migliorare, è possibile iniziare a migliorare il modello.