我可以用 automl 中的评估选项卡做多少事情

Question

我正在尝试AutoML自然语言，发现"评估"选项卡有很多信息。我想知道我可以用这个选项卡真正做多少调整。例如：

1. 当我调整"分数阈值"时，"精度"和"召回率"会发生变化。但是我能用它做什么呢？我是否应该使用更改的"分数阈值"重新训练模型？

2. 当我单击"训练新模型"时，如果我没有更改数据集，而是调整了"分数阈值"，会发生什么情况？

Answer 1

使用"评估"选项卡选择要应用于问题的相关分数阈值。由于对模型的 API 调用以以下格式返回有效负载，其中包含所有标签及其关联的分数，因此必须选择一个阈值来筛选结果，并仅显示分数高于此所选阈值的标签。

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，您只能使用阈值"播放"来更新评估结果，它不会将任何内容保存到后端。它只是帮助您为您的应用程序选择一个相关号码。