Publié le: Feb 8, 2022

Amazon SageMaker Autopilot crée, entraîne et ajuste automatiquement les meilleurs modèles de machine learning en fonction de vos données, tout en vous permettant de conserver le contrôle et de bénéficier d'une visibilité totale. À partir d'aujourd'hui, SageMaker Autopilot fournit de nouvelles métriques ainsi que de nouveaux rapports. Vous disposez ainsi d'une meilleure visibilité sur les performances de modèle pour les problèmes de classification. Vous pouvez tirer parti de ces métriques afin de recueillir davantage d'informations sur le meilleur modèle dans le classement des modèles.

Les nouvelles métriques et rapports incluent la matrice de confusion, l'aire sous la courbe ROC (AUC-ROC) et l'aire sous la courbe précision-rappel (AUC-PR). Ces éléments permettent de comprendre les faux positifs/faux négatifs, les compromis entre les vrais positifs et les faux positifs, les compromis entre la précision et le rappel afin d'évaluer les caractéristiques de performance du meilleur modèle. Plus spécifiquement, la matrice de confusion aide à visualiser les performances du modèle par rapport à différentes classes/étiquettes. L'aire sous la courbe ROC (AUC-ROC) est représentative du compromis entre les taux de vrais positifs et de faux positifs, et l'aire sous la courbe précision-rappel (AUC-PR) est représentative du compromis entre précision et rappel. Ces nouvelles métriques pour le meilleur modèle candidat sont disponibles dans un nouvel onglet nommé « Performance » sous « Model Details » (Détails du modèle). Elles peuvent être téléchargées dans un rapport pdf. Des métriques scalaires supplémentaires telles que F1, F1 macro, AUC, MSE et Accuracy sont toujours disponibles pour l'ensemble des modèles candidats dans le classement des modèles.

À partir d'aujourd'hui, ces nouveaux modèles de rapports ainsi que ces informations pour le meilleur candidat sont disponibles dans toutes les régions où SageMaker Autopilot est disponible. Pour en savoir plus, veuillez consulter la section Rapports sur les modèles Autopilot. Afin de commencer à utiliser SageMaker Autopilot, consultez la page de produit ou accédez à SageMaker Autopilot dans SageMaker Studio.