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Train new model

  • 01. 학습방법
  • 02. 모델 세부정보
  • 03. 학습옵션
계속하기 전에 변환 열을 사용하여 데이터 세트의 데이터 유형을 검토하고 지정합니다. 지정하지 않으면 AutoML이 가장 관련성이 높은 변환 옵션을 적용하려고 시도합니다.
열이름 변환 누락율 % (개수) 고유값 티겟과의 상관관계
ds Timestamp - - -
ds Timestamp - - -
총 8개의 특성(Feature) 열이 학습에 포함되어 있습니다.
of 150

추가옵션

Weight column

Optimization objective

Distinguish between classes
Keeps prediction probabilities as accurate as possible
Maximize precision-recall for the less common class
A quantile is the value below which a fraction of observations in a group falls. For example,
a prediction for quantile 0.9 should over-predict 90% of the times. Input comma separated values,
e.g. 0.5, 0.75, 0.9
Enable early stopping
Epoch가 너무 많으면 훈련 데이터 세트가 과적합 될 수 있지만 너무 적으면 모델이 과소적합 될 수 있습니다.
Early stopping은 임의의 많은 수의 훈련 Epoch를 지정하고 홀드아웃 검증 데이터 세트에서 모델 성능 향상이 중지되면
훈련을 중지하는 방법입니다.