Tutorial de ML.NET: comience en 10 minutos

Evaluar su modelo

El paso Evaluar muestra el algoritmo de mejor rendimiento y la mejor precisi贸n, y le permite probar el modelo en la interfaz de usuario.

Probar el modelo

Puede realizar predicciones en la entrada de ejemplo en la secci贸n Probar el modelo. El cuadro de texto se rellena previamente con la primera l铆nea de datos del conjunto de datos, pero puede cambiar la entrada y seleccionar Predecir para probar diferentes predicciones de opiniones.

En este caso, 0 significa opini贸n negativa y 1 significa opini贸n positiva.

Paso Evaluar Model Builder

Nota: Si el modelo no est谩 funcionando bien (por ejemplo, si la Precisi贸n es baja o si el modelo solo predice valores "1"), puede intentar agregar m谩s tiempo y entrenar de nuevo. Esta es una muestra que utiliza un conjunto de datos muy peque帽o; para los modelos a nivel de producci贸n, querr谩 agregar muchos m谩s datos y tiempo de entrenamiento.

Despu茅s de evaluar y probar el modelo, pase al paso Consumir.

Despu茅s de que la CLI de ML.NET seleccione el mejor modelo, mostrar谩 el Resumen de entrenamiento, que le muestra un resumen del proceso de exploraci贸n, incluido cu谩ntos modelos se exploraron en el tiempo de entrenamiento dado.

Resultados de CLI de ML.NET

Modelos principales

Si bien la CLI de ML.NET genera c贸digo para el modelo de mayor rendimiento, tambi茅n muestra los mejores modelos (hasta 5) con la mayor precisi贸n que encontr贸 en el tiempo de exploraci贸n determinado. Muestra varias m茅tricas de evaluaci贸n para esos modelos superiores, incluidos AUC, AUPRC y F1-score. Para obtener m谩s informaci贸n, consulte M茅tricas de ML.NET.