Depois de solicitar uma previsão, a Vertex AI retorna resultados com base no objetivo do modelo. As previsões de modelos de classificação de vários rótulos retornam um ou mais rótulos para cada documento e uma pontuação de confiança para cada rótulo. Para modelos de classificação de rótulo único, as previsões retornam apenas um rótulo e pontuação de confiança por documento.
A pontuação de confiança informa o quanto o modelo associa cada classe ou rótulo a um item de teste. Quanto maior o número, maior a confiança do modelo de que o rótulo precisa ser aplicado a esse item. Você decide o nível de confiança necessário para aceitar os resultados do modelo.
Controle deslizante de limite de pontuação
No console do Google Cloud, a Vertex AI fornece um controle deslizante usado para ajustar o limite de confiança de todas as classes ou identificadores ou uma classe ou identificador individual. O controle deslizante está disponível na página de detalhes de um modelo na guia Avaliar. O limite de confiança é o nível de confiança que o modelo precisa ter para atribuir uma classe ou um identificador a um item de teste. Ao ajustar o limite, é possível ver como a precisão e o recall do modelo mudam. Limites mais altos normalmente aumentam a precisão, mas diminuem o recall.
Exemplo de saída de previsão em lote
A amostra a seguir é o resultado previsto de um modelo de
classificação com vários rótulos. O modelo aplicou os rótulos GreatService,
Suggestion e InfoRequest ao documento
enviado. Os níveis de confiança se aplicam a cada um dos rótulos em ordem. Neste
exemplo, o modelo previu GreatService como o rótulo mais
relevante.
{
"instance": {"content": "gs://bucket/text.txt", "mimeType": "text/plain"},
"predictions": [
{
"ids": [
"1234567890123456789",
"2234567890123456789",
"3234567890123456789"
],
"displayNames": [
"GreatService",
"Suggestion",
"InfoRequest"
],
"confidences": [
0.8986392080783844,
0.81984345316886902,
0.7722353458404541
]
}
]
}