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# モデルの詳細を表示する
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Autopilot は、取得できる候補モデルに関する詳細を生成します。これらの詳細には以下が含まれます。
+ 各特徴の重要度を示す、集計された SHAP 値のプロット。これはモデルの予測を説明するのに役立ちます。
+ 目標メトリクスなど、さまざまなトレーニングと検証のメトリクスの集約統計。
+ モデルのトレーニングとチューニングに使用されるハイパーパラメータのリスト。

Autopilot ジョブの実行後にモデルの詳細を表示するには、以下の手順に従います。

1. 左側のナビゲーションペインから**ホーム**アイコン (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png)) を選択し、**[Amazon SageMaker Studio Classic]** の最上位のナビゲーションメニューを表示します。

1. メインワークエリアから **[AutoML]** カードを選択します。新しい **[Autopilot]** タブが開きます。

1. **[名前]** セクションで、調べたい詳細を含む Autopilot ジョブを選択します。新しい **[Autopilot ジョブ]** タブが開きます。

1. **[Autopilot ジョブ]** パネルには、**[モデル名]** の下に各モデルの **[目標]** メトリクスを含むメトリクス値が表示されます。**[最適なモデル]** はリストの一番上にある **[モデル名]** の下に表示され、**[モデル]** タブでも強調表示されます。

   1. モデルの詳細を確認するには、確認したいモデルを選択し、**[モデル詳細の表示]** を選択します。新しい **[モデルの詳細]** タブが開きます。

1. **[モデルの詳細]** タブは 4 つのサブセクションに分かれています。

   1. **[説明可能性]** タブの上部には、各特徴の重要性を示す集計された SHAP 値のプロットが表示されます。その後に、このモデルのメトリクスとハイパーパラメータの値が表示されます。

   1. **[パフォーマンス]** タブには、メトリクス、統計、混同行列が含まれています。

   1. **[アーティファクト]** タブには、モデルの入力、出力、中間結果に関する情報が含まれています。

   1. **[ネットワーク]** タブには、ネットワークの分離と暗号化に関する選択肢がまとめられています。
**注記**  
**[パフォーマンス]** タブの特徴の重要性と情報は、**[最適なモデル]** についてのみ生成されます。

   SHAP 値が特徴の重要度に基づく予測の説明にどう役立つかの詳細については、「[モデルの説明可能性の概要](https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/Amazon.AI.Fairness.and.Explainability.Whitepaper.pdf)」ホワイトペーパーを参照してください。追加情報は、SageMaker AI デベロッパーガイド」の[モデルの説明可能性](clarify-model-explainability.md)トピックでも入手できます。