machine-learning - 我可以使用 automl 中的评估选项卡做多少事情

Question

我正在尝试 AutoML Natural Language，发现“评估”选项卡包含很多信息。我想知道我可以用这个选项卡进行多少调整。例如:

1. 当我调整“分数阈值”时，​​“精度”和“召回率”将会改变。但我能用它做什么呢？我应该使用更改后的“分数阈值”重新训练模型吗？

2. 如果我没有更改数据集，但调整了“分数阈值”，那么当我点击“训练新模型”时会发生什么？

Answer 1

使用评估选项卡选择适用于您的问题的相关分数阈值。由于对模型的 API 调用会返回以下格式的有效负载，以及所有标签及其关联的分数，因此有必要选择一个阈值来过滤结果，并仅显示分数高于此选定阈值的标签。

    payload {
      classification {
        score: 0.999904990196
      }
      display_name: <label_1_name>
    }
    payload {
      classification {
        score: 9.50000030571e-05
      }
      display_name: <label_2_name>
    }

因此，您不会使用所选阈值重新训练新模型，因为阈值不是训练参数。

关于第二个问题:它将训练相同的模型。在UI中，您只能“玩”阈值来更新评估结果，它不会向后端保存任何内容。它只是帮助您为您的应用程序选择相关的号码。