출처 : Unsplash

mljar-supervised automl에서 매개 변수 값과 최고의 모델을 표시하는 방법

MLJAR-SUPERVEVESED AUTOML은 기계 학습 프로세스를 자동화하는 플랫폼으로,

사용자가 기계 학습 알고리즘에 대한 광범위한 지식 없이도 데이터에 가장 적합한 모델을 교육하고 선택할 수있는 플랫폼입니다.

Mljar-Supervised Automl을 사용하여 모델을 훈련 한 경우 최고의 모델과 매개 변수 값을보고 싶을 수 있습니다.

1. mljar-supervised automl 대시 보드를 통해

Mljar-Supervised Automl 플랫폼은 최고의 모델 및 매개 변수를 포함하여 교육을받은 모델에 대한 정보를 표시하는 대시 보드를 제공합니다.

대시 보드에서 매개 변수 값과 최상의 모델을 보려면 다음 단계를 따르십시오.

mljar-supervised automl 플랫폼에 로그인하십시오.

보고 싶은 모델이 포함 된 프로젝트의 대시 보드로 이동하십시오.

대시 보드에서 "모델"탭을 클릭하십시오.

보고 싶은 모델을 찾고 이름을 클릭하여 세부 정보에 액세스하십시오.

모델의 세부 사항 페이지에서 최상의 모델의 매개 변수 값과 성능에 대한 정보를 볼 수 있습니다.

2. 모델 정보를 다운로드하여

MLJar-Supervised Automl 대시 보드에서 최고의 모델과 그 매개 변수에 대한 정보를 CSV 또는 JSON 파일로 다운로드 할 수 있습니다.

정보를 다운로드하려면 다음 단계를 따르십시오.

mljar-supervised automl 플랫폼에 로그인하십시오.

보고 싶은 모델이 포함 된 프로젝트의 대시 보드로 이동하십시오.

대시 보드에서 "모델"탭을 클릭하십시오.

보고 싶은 모델을 찾고 이름을 클릭하여 세부 정보에 액세스하십시오.

모델의 세부 페이지에서 "다운로드"버튼을 클릭하십시오.

(CSV 또는 JSON)에서 정보를 다운로드 할 형식을 선택하십시오.

파일을 컴퓨터에 저장하십시오.

3. API에 액세스함으로써

mljar-supervised automl API를 사용하는 경우 최고의 모델과 그 매개 변수에 대한 정보에 프로그래밍 방식으로 액세스 할 수 있습니다.

정보를 자신의 응용 프로그램 또는 워크 플로에 통합하려는 경우 유용 할 수 있습니다.

API를 통해 정보에 액세스하려면 모델 정보에 대한 액세스를 제공하는 API 엔드 포인트에 요청해야합니다.

특정 엔드 포인트와 제공하는 정보는 사용중인 API 버전과보고 싶은 모델의 세부 사항에 따라 다릅니다.

4. Sample Code

import mljar

# Initialize the MLJAR-Supervised AutoML client
client = mljar.Client(api_key="your_api_key")

# Get the project with the model you want to view
project = client.get_project(project_id="your_project_id")

# Get the best model from the project
best_model = project.get_best_model()

# Get the parameters of the best model
parameters = best_model.parameters

# Print the parameters of the best model
print(parameters)

How to Show the Parameter Values and the Best Model in MLJAR-Supervised AutoML

MLJAR-Supervised AutoML is a platform that automates the machine learning process, allowing users to train and select the best model for their data without the need for extensive knowledge of machine learning algorithms. If you have used MLJAR-Supervised AutoML to train a model, you may want to view the best model and its parameter values. In this article, we will be exploring the ways to show the parameter values and the best model in MLJAR-Supervised AutoML.

1. Through the MLJAR-Supervised AutoML Dashboard

The MLJAR-Supervised AutoML platform provides a dashboard that displays information about the models you have trained, including the best model and its parameters. To view the parameter values and the best model in the dashboard, follow these steps:

1. Log in to the MLJAR-Supervised AutoML platform.
2. Navigate to the dashboard for the project that contains the model you want to view.
3. On the dashboard, click on the "Models" tab.
4. Find the model you want to view and click on its name to access its details.
5. On the model's detail page, you can view the parameter values for the best model and information about its performance.

2. By Downloading the Model Information

You can download the information about the best model and its parameters as a CSV or JSON file from the MLJAR-Supervised AutoML dashboard. To download the information, follow these steps:

1. Log in to the MLJAR-Supervised AutoML platform.
2. Navigate to the dashboard for the project that contains the model you want to view.
3. On the dashboard, click on the "Models" tab.
4. Find the model you want to view and click on its name to access its details.
5. On the model's detail page, click the "Download" button.
6. Choose the format you want to download the information in (CSV or JSON).
7. Save the file to your computer.

3. By Accessing the API

If you are using the MLJAR-Supervised AutoML API, you can access the information about the best model and its parameters programmatically. This can be useful if you want to integrate the information into your own applications or workflows. To access the information through the API, you will need to make a request to the API endpoint that provides access to the model information. The specific endpoint and the information it provides will depend on the version of the API you are using and the details of the model you want to view.

In conclusion, you can show the parameter values and the best model in MLJAR-Supervised AutoML by using the dashboard, downloading the information, or accessing the API. By using one of these methods, you can access the information you need to understand the performance of your models and make informed decisions about which models to use for your data.