Después de que tu modelo de clasificación tabular de AutoML termine el entrenamiento, crea un extremo para implementarlo en él. Después de implementar el modelo en este extremo nuevo, solicita una predicción del modelo para probarlo.
Carga tu modelo
Cuando el modelo termine el entrenamiento, aparecerá en la pestaña Modelos.
En la consola de Google Cloud, en la sección Vertex AI, ve a la página Modelos.
En la lista de modelos, haz clic en el nombre de tu modelo entrenado que creaste antes
Los modelos se organizan en versiones. Haz clic en la versión número 1 del modelo.
Evalúe su modelo
El panel Evaluar te ayuda a comprender el rendimiento del modelo con respecto al conjunto de prueba. Cuando termines, continúa con la siguiente parte del instructivo.
Métricas de evaluación
Opcional: Mantén el cursor sobre los íconos de ? para obtener información sobre cada métrica de evaluación.
Opcional: Mueve el control deslizante del umbral de confianza para ver cómo se ven afectadas la precisión, la recuperación y las puntuaciones F1.
Matriz de confusión
La matriz de confusión muestra cómo se compara una predicción con el conjunto de prueba (verdad fundamental).
Recuerda que la etiqueta “1” es la clase negativa (el cliente no se registró en un depósito a plazo) y que “2” es la clase positiva. Es probable que tu modelo haya predicho mejor la clase negativa que la positiva. Por ejemplo, con tiempo de entrenamiento adicional, más datos o funciones adicionales, podrías mejorar el rendimiento predictivo para la clase positiva.
Importancia de los atributos
La importancia de los atributos muestra cómo cada atributo influyó en el entrenamiento del modelo: cuanto más alto sea el valor, más impacto tendrá.
Es probable que tu modelo muestre que la duración (o cuánto duró la comunicación más reciente entre el banco y el cliente, en segundos) contribuyó en gran medida en el resultado de la predicción.
Implemente su modelo en un extremo
Para probar un modelo o hacer predicciones en línea, debes implementarlo en un extremo.
Abra el panel Implementar y probar.
En Implementar modelo, haz clic en Implementar en el extremo.
Ingresa
Structured_AutoML_Tutorialpara el nombre del extremo.Haga clic en Continuar.
Mantén el nodo de procesamiento mínimo en
1y no ingreses un máximo.Selecciona el tipo de máquina
n1-standard-2.Haga clic en Continuar.
Desactiva la supervisión de modelos para este extremo.
Haz clic en Implementar para crear tu extremo e implementar tu modelo en él.
La implementación del modelo tarda alrededor de 5 minutos. Cuando tu extremo esté listo, continúa con la siguiente parte del instructivo.
Solicite una predicción
Ahora que tu modelo se implementó en un extremo, puedes enviar solicitudes de predicción. En lugar de enviar una solicitud a través de la API o gcloud, puedes probar tu modelo en esta página.
En la sección Prueba tu modelo, verás la columna Valor precompletada. Puede usar esos valores o ingresar unos nuevos.
En la parte inferior de la sección, presiona Predecir.
Para este modelo, un resultado de predicción de
1representa un resultado negativo: no se realiza un depósito en el banco. Un resultado de predicción de2representa un resultado positivo: se realiza un depósito en el banco.Tu modelo mostrará una puntuación de confianza, que es el nivel de certeza de que la etiqueta seleccionada es la correcta. Es probable que el valor predeterminado haya generado una puntuación de confianza alta.
Opcional. Intenta cambiar la duración a un valor mucho mayor y vuelve a presionar Predecir.
¿Qué sigue?
Para evitar que se generen cargos inesperados, sigue las instrucciones que se brindan en Limpia tu proyecto.
Más información sobre la evaluación de modelos.
Más información sobre las predicciones de modelos.