평가 실행의 출력은 tfma.view.render_slicing_metrics (또는 플롯의 경우 tfma.view.render_plot )를 호출하여 Jupyter 노트북에서 시각화할 수 있는 tfma.EvalResult 입니다.
측정항목 보기
메트릭을 보려면 평가 실행에서 출력된 tfma.EvalResult 를 전달하는 tfma.view.render_slicing_metrics API를 사용합니다. 측정항목 보기는 다음 세 부분으로 구성됩니다.
측정항목 선택기
기본적으로 계산된 모든 메트릭이 표시되고 열은 알파벳순으로 정렬됩니다. 메트릭 선택기를 통해 사용자는 메트릭을 추가/제거/재정렬할 수 있습니다. 드롭다운에서 측정항목을 선택/선택 취소(다중 선택의 경우 Ctrl 키를 누른 상태)하거나 입력 상자에 직접 입력/재배열하십시오.
메트릭 시각화
메트릭 시각화는 선택한 기능의 조각에 대한 직관을 제공하는 것을 목표로 합니다. 가중 샘플 수가 적은 슬라이스를 필터링하기 위해 빠른 필터링을 사용할 수 있습니다.
두 가지 유형의 시각화가 지원됩니다.
슬라이스 개요
이 보기에서 선택한 메트릭의 값은 각 조각에 대해 렌더링되며 조각은 조각 이름 또는 다른 메트릭의 값을 기준으로 정렬될 수 있습니다.
슬라이스 수가 적은 경우 기본 보기입니다.
메트릭 히스토그램
이 보기에서 조각은 지표 값에 따라 버킷으로 나뉩니다. 각 버킷에 표시되는 값은 버킷의 슬라이스 수 또는 버킷의 모든 슬라이스에 대한 총 가중치 샘플 수 또는 둘 다일 수 있습니다.
설정 메뉴에서 톱니바퀴 아이콘을 클릭하여 버킷 수를 변경할 수 있으며 대수 눈금을 적용할 수 있습니다.
히스토그램 보기에서 이상값을 필터링하는 것도 가능합니다. 아래 스크린샷과 같이 히스토그램에서 원하는 범위를 드래그하기만 하면 됩니다.
슬라이스 수가 많으면 이것이 기본 보기입니다.
메트릭 테이블
메트릭 테이블은 메트릭 선택기에서 선택한 모든 메트릭에 대한 결과를 요약합니다. 메트릭 이름을 클릭하여 정렬할 수 있습니다. 필터링되지 않은 슬라이스만 렌더링됩니다.
플롯 뷰
각 플롯에는 플롯에 고유한 자체 시각화가 있습니다. 자세한 내용은 플롯 클래스에 대한 관련 API 설명서를 참조하십시오. TFMA에서 플롯과 메트릭은 모두 tfma.metrics.* 일반적으로 플롯과 관련된 클래스는 Plot 으로 끝납니다. 플롯을 보려면 평가 실행에서 출력된 tfma.EvalResult 를 전달하는 tfma.view.render_plot API를 사용하십시오.
시계열 그래프
시계열 그래프를 사용하면 데이터 범위 또는 모델 실행에 대한 특정 메트릭의 추세를 쉽게 파악할 수 있습니다. 시계열 그래프를 생성하려면 여러 평가를 수행한 다음(출력을 다른 디렉터리에 저장) tfma.load_eval_results 를 호출하여 tfma.EvalResults 객체에 로드합니다. 그런 다음 tfma.view.render_time_series 를 사용하여 결과를 표시할 수 있습니다.
특정 측정항목에 대한 그래프를 표시하려면 드롭다운 목록에서 해당 측정항목을 클릭하기만 하면 됩니다. 그래프를 닫으려면 오른쪽 상단 모서리에 있는 X를 클릭합니다.
그래프의 데이터 포인트 위로 마우스를 가져가면 모델 실행, 데이터 범위 및 메트릭 값을 나타내는 도구 설명이 표시됩니다.