ML.NET チュートリアル | 概要を 10 分で

モデルを評価する

評価 手順では、最高性能の algorithm と最高精度を表示し、そのモデルを UI で試すことができます。

モデルを試す

[モデルを試す] セクションで、サンプル入力に関する予測を行うことができます。テキスト ボックスにはデータセットのデータの最初の行が事前に入力されていますが、入力を変更し、[予測] ボタンを選択して、さまざまなセンチメント予測を試すことができます。

この場合、0 は否定的なセンチメントを意味し、1 は肯定的なセンチメントを意味します。

モデル ビルダーの評価ステップ

注:モデルが正常に実行されていない場合 (精度が低い場合、またはモデルが "1" を予測する場合など) は、時間とトレーニングをもう一度追加してみてください。これは、非常に小さいデータセットを使用しているサンプルです。運用レベルのモデルの場合、より多くのデータとトレーニング時間を追加する必要があります。

モデルを評価して試してみたら、[使用する] に進んでください。

ML.NET CLI で最適なモデルが選択された後、学習の概要が表示され、指定された学習時間内に探索されたモデル数など、探索プロセスの概要が表示されます。

ML.NET CLI の結果

上位モデル

ML.NET CLI は、最高性能のモデルのコードを生成する一方で、指定された探索時間内に見つかった最高精度の上位モデル (最大 5 つ) を表示します。また,これらの上位モデルについて、AUC、AUPRC、F1 スコアなどの評価指標が表示されます。詳細については、ML.NET メトリクス を参照してください。

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