Évaluer des modèles

Cette page décrit comment utiliser les métriques d'évaluation pour votre modèle une fois celui-ci entraîné, ainsi que certaines recommandations de base permettant d'améliorer ses performances.

Présentation

Après avoir entraîné un modèle, AutoML Tables utilise l'ensemble de données de test pour évaluer la qualité et la précision du nouveau modèle. Il fournit également un ensemble agrégé de métriques d'évaluation indiquant le niveau de performance du modèle sur l'ensemble de données de test.

L'utilisation des métriques d'évaluation pour déterminer la qualité du modèle dépend des besoins de votre entreprise et du problème que votre modèle est entraîné à résoudre. Par exemple, le coût des faux positifs peut être supérieur à celui des faux négatifs, et inversement. Pour les modèles de régression, le différentiel entre la prédiction et la réponse correcte est-il important ou pas ? Ce genre de questions a une incidence sur la manière dont vous allez analyser les métriques d’évaluation de votre modèle.

Si vous avez inclus une colonne de pondération dans vos données d'entraînement, les métriques d'évaluation n'en seront pas affectées. Les pondérations ne sont prises en compte que pendant la phase d'entraînement.

Métriques d'évaluation pour les modèles de classification

Les modèles de classification fournissent les métriques suivantes :

  • AUC PR : aire sous la courbe de précision/rappel (PR). Cette valeur est comprise entre zéro et un. Plus elle est élevée, plus le modèle est de bonne qualité.

  • AUC ROC : aire sous la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic). Cette valeur est comprise entre zéro et un. Plus elle est élevée, plus le modèle est de bonne qualité.

  • Justesse : fraction des prédictions de classification produites par le modèle qui étaient correctes.

  • Perte logistique : entropie croisée entre les prédictions du modèle et les valeurs cibles. Cette valeur varie de zéro à l'infini. Plus elle est faible, plus le modèle est de bonne qualité.

  • Score F1 : moyenne harmonique de précision et du rappel. F1 est une métrique utile si vous souhaitez équilibrer précision et rappel, et que les classes sont réparties de façon inégale.

  • Précision : fraction des prédictions positives produites par le modèle qui étaient correctes. (Les prédictions positives correspondent à la combinaison des faux positifs et des vrais positifs.)

  • Rappel : fraction des lignes comportant cette étiquette que le modèle a correctement prédites. Également appelé "taux de vrais positifs".

  • Taux de faux positifs : fraction de lignes prédites par le modèle comme étiquette cible, mais qui ne le sont pas (faux positifs).

Ces métriques s'affichent pour chaque valeur distincte de la colonne cible. Pour les modèles de classification à classes multiples, ces métriques sont des micro-moyennes et s'affichent sous forme de métriques récapitulatives. Pour les modèles de classification binaire, les métriques de la classe minoritaire sont utilisées comme métriques récapitulatives. Les valeurs de micro-moyenne représentent la valeur attendue de chaque métrique sur un échantillon aléatoire de votre ensemble de données.

Outre les métriques ci-dessus, AutoML Tables propose deux autres méthodes pour comprendre votre modèle de classification : la matrice de confusion et un graphique d'importance des caractéristiques.

  • Matrice de confusion: la matrice de confusion vous permet de comprendre l'origine des classifications erronées (quelles classes ont été confondues avec une autre). Chaque ligne représente la vérité terrain pour une étiquette spécifique, et chaque colonne affiche les étiquettes prédites par le modèle.

    Les matrices de confusion ne sont fournies que pour les modèles de classification dont la colonne cible contient 10 valeurs ou moins.

    Page "Évaluation" d'AutoML Tables

  • Importance des caractéristiques : AutoML Tables vous indique l'impact de chaque caractéristique sur ce modèle. Elle est indiquée dans le graphique Importance des caractéristiques. Les valeurs sont fournies sous la forme d'un pourcentage pour chaque caractéristique : plus le pourcentage est élevé, plus il est probable que cette caractéristique ait affecté l'entraînement du modèle.

    Consultez ces informations pour vous assurer que toutes les caractéristiques les plus importantes sont significatives pour vos données et votre problématique métier. En savoir plus sur l'explicabilité.

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Calcul de la micro-moyenne de la précision

La micro-moyenne de la précision est calculée en additionnant le nombre de vrais positifs (TP) pour chaque valeur potentielle de la colonne cible, puis en divisant le nombre obtenu par le nombre de vrais positifs (TP) et de vrais négatifs (TN).

\[ precision_{micro} = \dfrac{TP_1 + \ldots + TP_n} {TP_1 + \ldots + TP_n + FP_1 + \ldots + FP_n} \]

où :

  • \(TP_1 + \ ldots + TP_n \) est la somme des vrais positifs pour chacune des n classes.
  • \(FP_1 + \ ldots + FP_n \) est la somme des faux positifs pour chacune des n classes

Seuil de score

Le seuil de score est un nombre compris entre 0 et 1. Il permet de spécifier le niveau de confiance minimal selon lequel une valeur de prédiction donnée doit être considérée comme vraie. Par exemple, si vous avez une classe dont il est peu probable qu'elle représente la valeur réelle, il est conseillé d'en abaisser le seuil. En effet, avec un seuil de 0,5 ou plus, cette classe ne fera quasiment jamais l'objet de prédictions.

Un seuil plus élevé diminue les faux positifs mais augmente le nombre de faux négatifs. Un seuil plus bas diminue les faux négatifs mais augmente le nombre de faux positifs.

Autrement dit, le seuil de score affecte la précision et le rappel. Un seuil plus élevé augmente la précision (car le modèle n'effectue jamais de prédiction à moins d'être quasiment sûr), mais le rappel (le pourcentage d'exemples positifs prédits correctement par le modèle) diminue.

Métriques d'évaluation pour les modèles de régression

Les modèles de régression fournissent les métriques suivantes :

  • EAM : l'erreur absolue moyenne (EAM) représente l'écart absolu moyen entre les valeurs cibles et les valeurs prédites. Cette valeur varie de zéro à l'infini. Plus elle est faible, plus le modèle est de bonne qualité.

  • RMSE : la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne est couramment utilisée pour mesurer les écarts entre les valeurs prédites par un modèle ou un Estimator et les valeurs observées. Cette valeur varie de zéro à l'infini. Plus elle est faible, plus le modèle est de bonne qualité.

  • RMSLE : la racine carrée de l'erreur logarithmique quadratique moyenne est semblable à la RMSE, à ceci près qu'elle utilise le logarithme naturel des valeurs prédictives et réelles plus 1. La RMSLE pénalise davantage la sous-prédiction que la sur-prédiction. Cette métrique est également utile si vous ne souhaitez pas pénaliser plus fortement les différences dans les grandes valeurs de prédiction par rapport aux valeurs plus petites. Cette valeur varie de zéro à l'infini. Plus elle est faible, plus le modèle est de bonne qualité. La métrique d'évaluation RMSLE ne s'affiche que si toutes les valeurs et étiquettes de prédiction sont non négatives.

  • R^2 : le coefficient de détermination (R^2) est le carré du coefficient de corrélation Pearson entre les étiquettes et les valeurs prédites. Cette valeur est comprise entre zéro et un. Plus elle est élevée, plus le modèle est de bonne qualité.

  • EAMP : l'erreur absolue moyenne en pourcentage (EAMP) représente l'écart absolu moyen en pourcentage entre les étiquettes et les valeurs prédites. Cette valeur varie de zéro à l'infini. Plus elle est faible, plus le modèle est de bonne qualité.

    L'EAMP ne s'affiche pas si la colonne cible contient des valeurs nulles. Dans ce cas, l'EAMP n'est pas définie.

  • Importance des caractéristiques : AutoML Tables vous indique l'impact de chaque caractéristique sur ce modèle. Elle est indiquée dans le graphique Importance des caractéristiques. Les valeurs sont fournies sous la forme d'un pourcentage pour chaque caractéristique : plus le pourcentage est élevé, plus il est probable que cette caractéristique ait affecté l'entraînement du modèle.

    Consultez ces informations pour vous assurer que toutes les caractéristiques les plus importantes sont significatives pour vos données et votre problématique métier. En savoir plus sur l'explicabilité.

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Obtenir les métriques d'évaluation pour votre modèle

Pour évaluer les performances de votre modèle sur l'ensemble de données de test, vous inspectez les métriques d'évaluation qui lui sont associées.

Console

Pour afficher les métriques d'évaluation de votre modèle à l'aide de Google Cloud Console, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page AutoML Tables dans Google Cloud Console.

    Accéder à la page AutoML Tables

  2. Ouvrez l'onglet Modèles dans le volet de navigation de gauche, puis sélectionnez le modèle dont vous souhaitez afficher les métriques d'évaluation.

  3. Ouvrez l'onglet Evaluate (Évaluation).

    Les métriques d'évaluation récapitulatives sont affichées en haut de l'écran. Pour les modèles de classification binaire, les métriques récapitulatives représentent la classe minoritaire. Pour les modèles de classification à classes multiples, les métriques récapitulatives représentent les micro-moyennes.

    Pour afficher les métriques de classification d'une valeur spécifique, cliquez sur la valeur cible correspondante.

    Métriques d'évaluation pour un modèle entraîné

API REST et ligne de commande

Pour obtenir les métriques d'évaluation de votre modèle à l'aide de l'API Cloud AutoML, vous devez utiliser la méthode modelEvaluations.list.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • endpoint : automl.googleapis.com pour l'emplacement mondial et eu-automl.googleapis.com pour la région UE.
  • project-id : ID de votre projet Google Cloud.
  • location : emplacement de la ressource : us-central1 pour l'emplacement mondial ou eu pour l'Union européenne.
  • model-id : ID du modèle que vous souhaitez évaluer. Exemple :TBL543

Méthode HTTP et URL :

GET https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id/modelEvaluations/

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id/modelEvaluations/

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id/modelEvaluations/" | Select-Object -Expand Content

Java

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

import com.google.cloud.automl.v1beta1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.ListModelEvaluationsRequest;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.ModelEvaluation;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.ModelName;
import java.io.IOException;

class ListModelEvaluations {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    listModelEvaluations(projectId, modelId);
  }

  // List model evaluations
  static void listModelEvaluations(String projectId, String modelId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);
      ListModelEvaluationsRequest modelEvaluationsrequest =
          ListModelEvaluationsRequest.newBuilder().setParent(modelFullId.toString()).build();

      // List all the model evaluations in the model by applying filter.
      System.out.println("List of model evaluations:");
      for (ModelEvaluation modelEvaluation :
          client.listModelEvaluations(modelEvaluationsrequest).iterateAll()) {

        System.out.format("Model Evaluation Name: %s%n", modelEvaluation.getName());
        System.out.format("Model Annotation Spec Id: %s", modelEvaluation.getAnnotationSpecId());
        System.out.println("Create Time:");
        System.out.format("\tseconds: %s%n", modelEvaluation.getCreateTime().getSeconds());
        System.out.format("\tnanos: %s", modelEvaluation.getCreateTime().getNanos() / 1e9);
        System.out.format(
            "Evalution Example Count: %d%n", modelEvaluation.getEvaluatedExampleCount());

        System.out.format(
            "Tables Model Evaluation Metrics: %s%n",
            modelEvaluation.getClassificationEvaluationMetrics());
      }
    }
  }
}

Node.js

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

const automl = require('@google-cloud/automl');
const math = require('mathjs');
const client = new automl.v1beta1.AutoMlClient();

/**
 * Demonstrates using the AutoML client to list model evaluations.
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = '[PROJECT_ID]' e.g., "my-gcloud-project";
// const computeRegion = '[REGION_NAME]' e.g., "us-central1";
// const modelId = '[MODEL_ID]' e.g., "TBL4704590352927948800";
// const filter = '[FILTER_EXPRESSIONS]' e.g., "tablesModelMetadata:*";

// Get the full path of the model.
const modelFullId = client.modelPath(projectId, computeRegion, modelId);

// List all the model evaluations in the model by applying filter.
client
  .listModelEvaluations({parent: modelFullId, filter: filter})
  .then(responses => {
    const element = responses[0];
    console.log('List of model evaluations:');
    for (let i = 0; i < element.length; i++) {
      const classMetrics = element[i].classificationEvaluationMetrics;
      const regressionMetrics = element[i].regressionEvaluationMetrics;
      const evaluationId = element[i].name.split('/')[7].split('`')[0];

      console.log(`Model evaluation name: ${element[i].name}`);
      console.log(`Model evaluation Id: ${evaluationId}`);
      console.log(
        `Model evaluation annotation spec Id: ${element[i].annotationSpecId}`
      );
      console.log(`Model evaluation display name: ${element[i].displayName}`);
      console.log(
        `Model evaluation example count: ${element[i].evaluatedExampleCount}`
      );

      if (classMetrics) {
        const confidenceMetricsEntries = classMetrics.confidenceMetricsEntry;

        console.log('Table classification evaluation metrics:');
        console.log(`\tModel auPrc: ${math.round(classMetrics.auPrc, 6)}`);
        console.log(`\tModel auRoc: ${math.round(classMetrics.auRoc, 6)}`);
        console.log(
          `\tModel log loss: ${math.round(classMetrics.logLoss, 6)}`
        );

        if (confidenceMetricsEntries.length > 0) {
          console.log('\tConfidence metrics entries:');

          for (const confidenceMetricsEntry of confidenceMetricsEntries) {
            console.log(
              `\t\tModel confidence threshold: ${math.round(
                confidenceMetricsEntry.confidenceThreshold,
                6
              )}`
            );
            console.log(
              `\t\tModel position threshold: ${math.round(
                confidenceMetricsEntry.positionThreshold,
                4
              )}`
            );
            console.log(
              `\t\tModel recall: ${math.round(
                confidenceMetricsEntry.recall * 100,
                2
              )} %`
            );
            console.log(
              `\t\tModel precision: ${math.round(
                confidenceMetricsEntry.precision * 100,
                2
              )} %`
            );
            console.log(
              `\t\tModel false positive rate: ${confidenceMetricsEntry.falsePositiveRate}`
            );
            console.log(
              `\t\tModel f1 score: ${math.round(
                confidenceMetricsEntry.f1Score * 100,
                2
              )} %`
            );
            console.log(
              `\t\tModel recall@1: ${math.round(
                confidenceMetricsEntry.recallAt1 * 100,
                2
              )} %`
            );
            console.log(
              `\t\tModel precision@1: ${math.round(
                confidenceMetricsEntry.precisionAt1 * 100,
                2
              )} %`
            );
            console.log(
              `\t\tModel false positive rate@1: ${confidenceMetricsEntry.falsePositiveRateAt1}`
            );
            console.log(
              `\t\tModel f1 score@1: ${math.round(
                confidenceMetricsEntry.f1ScoreAt1 * 100,
                2
              )} %`
            );
            console.log(
              `\t\tModel true positive count: ${confidenceMetricsEntry.truePositiveCount}`
            );
            console.log(
              `\t\tModel false positive count: ${confidenceMetricsEntry.falsePositiveCount}`
            );
            console.log(
              `\t\tModel false negative count: ${confidenceMetricsEntry.falseNegativeCount}`
            );
            console.log(
              `\t\tModel true negative count: ${confidenceMetricsEntry.trueNegativeCount}`
            );
            console.log('\n');
          }
        }
        console.log(
          `\tModel annotation spec Id: ${classMetrics.annotationSpecId}`
        );
      } else if (regressionMetrics) {
        console.log('Table regression evaluation metrics:');
        console.log(
          `\tModel root mean squared error: ${regressionMetrics.rootMeanSquaredError}`
        );
        console.log(
          `\tModel mean absolute error: ${regressionMetrics.meanAbsoluteError}`
        );
        console.log(
          `\tModel mean absolute percentage error: ${regressionMetrics.meanAbsolutePercentageError}`
        );
        console.log(`\tModel rSquared: ${regressionMetrics.rSquared}`);
      }
      console.log('\n');
    }
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

Python

La bibliothèque cliente AutoML Tables comprend des méthodes Python supplémentaires qui simplifient l'utilisation de l'API AutoML Tables. Ces méthodes référencent les ensembles de données et les modèles par nom et non par identifiant. L'ensemble de données et les noms de modèles doivent être uniques. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence du client.

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = 'PROJECT_ID_HERE'
# compute_region = 'COMPUTE_REGION_HERE'
# model_display_name = 'MODEL_DISPLAY_NAME_HERE'
# filter = 'filter expression here'

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

client = automl.TablesClient(project=project_id, region=compute_region)

# List all the model evaluations in the model by applying filter.
response = client.list_model_evaluations(
    model_display_name=model_display_name, filter=filter
)

print("List of model evaluations:")
for evaluation in response:
    print("Model evaluation name: {}".format(evaluation.name))
    print("Model evaluation id: {}".format(evaluation.name.split("/")[-1]))
    print(
        "Model evaluation example count: {}".format(
            evaluation.evaluated_example_count
        )
    )
    print("Model evaluation time: {}".format(evaluation.create_time))
    print("\n")

Comprendre les résultats d'évaluation à l'aide de l'API

Lorsque vous utilisez l'API Cloud AutoML pour obtenir des métriques d'évaluation de modèle, une grande quantité d'informations est renvoyée. Comprendre la structure des résultats des métriques peut vous aider à interpréter ces résultats et à les utiliser pour évaluer votre modèle.

Résultats de la classification

Pour un modèle de classification, les résultats incluent plusieurs objets ModelEvaluation, chacun d'entre eux contenant différents objets ConfidenceMetricsEntry. La compréhension de la structure des résultats vous aide à choisir les objets adéquats à utiliser lors de l'évaluation de votre modèle.

Deux objets ModelEvaluation s'affichent pour chaque valeur distincte de la colonne cible présente dans les données d'entraînement. En outre, il existe deux objets ModelEvaluation récapitulatifs, et un objet ModelEvaluation vide qui peut être ignoré.

Les deux objets ModelEvaluation associés à une valeur d'étiquette spécifique affichent la valeur de celle-ci dans le champ displayName. Chacun utilise des valeurs de seuil de position différentes : un et MAX_INT (nombre le plus élevé possible). Le seuil de position détermine le nombre de résultats pris en compte pour une prédiction. Pour un problème de classification, l'utilisation d'un seuil de position de un est souvent la plus logique, car un seul libellé est choisi pour chaque entrée. Pour des problèmes multi-libellés, plusieurs libellés peuvent être sélectionnés par entrée. Les métriques d'évaluation renvoyées pour le seuil de position MAX_INT peuvent donc être plus utiles. Vous devez déterminer les métriques à utiliser en fonction du cas d'utilisation spécifique de votre modèle.

Les deux objets récapitulatifs ModelEvaluation n'incluent pas le champ displayName, sauf dans le cadre de la matrice de confusion. En outre, la valeur du champ evaluatedExampleCount correspond au nombre total de lignes dans les données d'entraînement. Pour les modèles de classification à classes multiples, les objets récapitulatifs fournissent les métriques de micro-moyennes basées sur l'ensemble des métriques par étiquette. Pour les modèles de classification binaire, les métriques de la classe minoritaire sont utilisées comme métriques récapitulatives. Utilisez l'objet ModelEvaluation avec un seuil de position de un pour vos métriques récapitulatives.

Chaque objet ModelEvaluation contient jusqu'à 100 objets ConfidenceMetricsEntry, en fonction des données d'entraînement. Chaque objet ConfidenceMetricsEntry fournit une valeur de seuil de confiance différente (également appelé seuil de score).

Les objets ModelEvaluation récapitulatifs se présentent comme l'exemple ci-dessous. Notez que l'ordre d'affichage des champs peut varier.

model_evaluation {
  name: "projects/8628/locations/us-central1/models/TBL328/modelEvaluations/18011"
  create_time {
    seconds: 1575513478
    nanos: 163446000
  }
  evaluated_example_count: 1013

  classification_evaluation_metrics {

    au_roc: 0.99749845
    log_loss: 0.01784837
    au_prc: 0.99498594

    confidence_metrics_entry {
      recall: 0.99506414
      precision: 0.99506414
      f1_score: 0.99506414
      false_positive_rate: 0.002467917
      true_positive_count: 1008
      false_positive_count: 5
      false_negative_count: 5
      true_negative_count: 2021
      position_threshold: 1
    }
    confidence_metrics_entry {
      confidence_threshold: 0.0149591835
      recall: 0.99506414
      precision: 0.99506414
      f1_score: 0.99506414
      false_positive_rate: 0.002467917
      true_positive_count: 1008
      false_positive_count: 5
      false_negative_count: 5
      true_negative_count: 2021
      position_threshold: 1
    }
   ...
   confusion_matrix {
      row {
        example_count: 519
        example_count: 2
        example_count: 0
      }
      row {
        example_count: 3
        example_count: 75
        example_count: 0
      }
      row {
        example_count: 0
        example_count: 0
        example_count: 414
      }
      display_name: "RED"
      display_name: "BLUE"
      display_name: "GREEN"
    }
  }
}

Les objets ModelEvaluation spécifiques à une étiquette se présentent comme ci-dessous. Notez que l'ordre d'affichage des champs peut varier.

model_evaluation {
  name: "projects/8628/locations/us-central1/models/TBL328/modelEvaluations/21860"
  annotation_spec_id: "not available"
  create_time {
    seconds: 1575513478
    nanos: 163446000
  }
  evaluated_example_count: 521

  classification_evaluation_metrics {

    au_prc: 0.99933827
    au_roc: 0.99889404
    log_loss: 0.014250426

    confidence_metrics_entry {
      recall: 1.0
      precision: 0.51431394
      f1_score: 0.6792699
      false_positive_rate: 1.0
      true_positive_count: 521
      false_positive_count: 492
      position_threshold: 2147483647
    }
    confidence_metrics_entry {
      confidence_threshold: 0.10562216
      recall: 0.9980806
      precision: 0.9904762
      f1_score: 0.9942639
      false_positive_rate: 0.010162601
      true_positive_count: 520
      false_positive_count: 5
      false_negative_count: 1
      true_negative_count: 487
      position_threshold: 2147483647
    }
  ...
  }
  display_name: "RED"
}

Résultats de la régression

Pour un modèle de régression, vous devriez obtenir un résultat semblable à l'exemple ci-dessous :

{
  "modelEvaluation": [
    {
      "name": "projects/1234/locations/us-central1/models/TBL2345/modelEvaluations/68066093",
      "createTime": "2019-05-15T22:33:06.471561Z",
      "evaluatedExampleCount": 418
    },
    {
      "name": "projects/1234/locations/us-central1/models/TBL2345/modelEvaluations/852167724",
      "createTime": "2019-05-15T22:33:06.471561Z",
      "evaluatedExampleCount": 418,
      "regressionEvaluationMetrics": {
        "rootMeanSquaredError": 1.9845301,
        "meanAbsoluteError": 1.48482,
        "meanAbsolutePercentageError": 15.155516,
        "rSquared": 0.6057632,
        "rootMeanSquaredLogError": 0.16848126
      }
    }
  ]
}

Résoudre les problèmes liés au modèle

Les métriques d'évaluation des modèles doivent être bonnes, mais pas parfaites. Des performances de modèle médiocres comme des performances de modèle parfaites indiquent un problème lié au processus d'entraînement.

Performances médiocres

Si votre modèle ne fonctionne pas aussi bien que vous le souhaitez, voici quelques mesures que vous pouvez appliquer :

  • Vérifiez votre schéma.

    Vérifiez que le type de chaque colonne est correct et que vous avez exclu de l'entraînement les colonnes non prédictives, telles que les colonnes d'ID.

  • Examinez vos données.

    Des valeurs manquantes dans les colonnes ne pouvant être vides font que cette ligne est ignorée. Assurez-vous que vos données ne comportent pas trop d'erreurs.

  • Exportez l'ensemble de données de test et examinez-le.

    L'inspection des données et l'analyse des prédictions incorrectes du modèle permettent de déterminer que vos données d'entraînement pour un résultat particulier sont insuffisantes et qu'il vous en faut davantage, ou que des fuites de données se sont produites.

  • Augmentez la quantité de données d'entraînement.

    Si vous ne disposez pas de données d'entraînement en quantité suffisante, la qualité du modèle en souffrira. Assurez-vous que vos données d’entraînement comportent le moins de biais possible.

  • Augmentez le temps d'entraînement.

    Si le temps d'entraînement a été relativement bref, prolongez la durée d'entraînement pour obtenir un modèle de meilleure qualité.

Performances parfaites

Si votre modèle a renvoyé des métriques d'évaluation quasi-parfaites, il se peut que les données d'entraînement présentent un problème. Voici quelques points à vérifier :

  • Fuites cibles

    Une fuite cible se produit lorsqu'une caractéristique incluse dans les données d'entraînement ne peut pas être connue au moment de l'entraînement, lequel est basé sur le résultat. Par exemple, si vous avez inclus une valeur "Acheteur fréquent" pour un modèle entraîné afin de déterminer si un nouvel utilisateur effectuera un achat, ce modèle produira des métriques d’évaluation très élevées mais des résultats médiocres sur des données réelles, car cette valeur pourrait ne pas être présente.

    Pour vérifier les fuites cibles, examinez le graphique Importance des caractéristiques dans l'onglet Évaluation pour votre modèle. Assurez-vous que les colonnes d'importance élevée sont réellement prédictives et ne causent pas de fuites de données concernant la cible.

  • Colonne Heure

    Si l'heure de vos données est un facteur important, assurez-vous d'avoir utilisé une colonne Heure ou une répartition manuelle basée sur l'heure. Ne pas le faire peut fausser vos métriques d'évaluation. En savoir plus

Télécharger votre ensemble de données de test dans BigQuery

Vous pouvez télécharger votre ensemble de données de test, y compris la colonne cible, ainsi que les résultats du modèle pour chaque ligne. L'inspection des lignes sur lesquelles le modèle s'est trompé peut fournir des indices sur la façon d'améliorer le modèle.

  1. Ouvrez AutoML Tables dans Cloud Console.

    Accéder à la page AutoML Tables

  2. Cliquez sur Modèles dans le volet de navigation de gauche, puis sur votre modèle.

  3. Ouvrez l'onglet Evaluation et cliquez sur Exporter les prédictions sur l'ensemble de données test vers BigQuery.

  4. Une fois l'exportation terminée, cliquez sur Afficher les résultats de votre évaluation dans BigQuery pour consulter les données.

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