As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Veja os candidatos a modelo na tabela de classificação de modelos Quando você faz uma [compilação padrão](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-build-model.html) para modelos de previsão tabulares e de séries temporais no Amazon SageMaker Canvas, a SageMaker IA treina vários *candidatos* a modelos (diferentes iterações do modelo) e, por padrão, seleciona aquele com o maior valor para a métrica de otimização. Para modelos tabulares, o Canvas cria até 250 candidatos a modelos diferentes usando vários algoritmos e configurações de hiperparâmetros. Para modelos de predição de séries temporais, o Canvas cria 7 modelos diferentes: um para cada um dos [algoritmos de predição compatíveis](canvas-advanced-settings.md#canvas-advanced-settings-time-series) e um modelo de conjunto que calcula a média das predições dos outros modelos para tentar otimizar a precisão. O modelo candidato padrão é a única versão que você pode usar no Canvas para ações como fazer predições, registrar-se no registro do modelo ou implantar em um endpoint. No entanto, talvez você queira analisar todos os candidatos a modelo e selecionar um candidato diferente para ser o modelo padrão. Você pode ver todos os candidatos a modelo e mais detalhes sobre cada candidato na tabela de **classificação de modelos** no Canvas. Para ver a tabela de **classificação do modelo**, faça o seguinte: 1. Abra o aplicativo SageMaker Canvas. 1. No painel de navegação à esquerda, selecione **Meus modelos**. 1. Escolha o modelo que você construiu. 1. No painel de navegação, escolha a guia **Analisar**. 1. Na guia **Analisar**, escolha Tabela de **classificação do modelo**. A página da tabela de **classificação de modelos** é aberta, que, para modelos tabulares, se parece com a captura de tela a seguir. ![\[A tabela de classificação de modelos, que lista todos os candidatos a modelos que o Canvas treinou.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/canvas-model-leaderboard.png) Para modelos de previsão de séries temporais, você vê 7 modelos, que incluem um para cada um dos algoritmos de previsão de séries temporais compatíveis com o Canvas e um modelo de conjunto. Para obter mais informações sobre os algoritmos, consulte [Configurações avançadas do modelo de previsão de séries temporais](canvas-advanced-settings.md#canvas-advanced-settings-time-series). Na captura de tela anterior, você pode ver que o primeiro candidato a modelo listado está marcado como o **modelo padrão**. Esse é o modelo candidato com o qual você pode fazer predições ou implantar em endpoints. Para visualizar informações métricas mais detalhadas sobre os candidatos ao modelo para compará-los, você pode escolher o ícone **Mais opções** (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png)) e escolher **Exibir detalhes do modelo**. **Importante** O carregamento dos detalhes do modelo para candidatos a modelos não padrão pode levar alguns minutos (normalmente menos de 10 minutos), e as taxas de hospedagem de SageMaker IA se aplicam. Para obter mais informações, consulte [Preços de SageMaker IA](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/). O candidato ao modelo é aberto na guia **Analisar** e as métricas mostradas são específicas desse candidato ao modelo. Quando terminar de revisar as métricas do candidato a modelo, você pode voltar ou sair da visualização para retornar à tabela de **classificação do modelo**. Se quiser definir o **modelo padrão** para um candidato diferente, você pode escolher o ícone **Mais opções** (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png)) e selecionar **Alterar para modelo padrão**. A alteração do modelo padrão para um treinamento de modelo usando o modo HPO pode levar alguns minutos. **nota** Se seu modelo já estiver implantado em produção, [registrado no registro do modelo](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-register-model.html) ou tiver [automações configuradas](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-manage-automations.html), você deverá excluir a implantação, o registro do modelo ou as automações antes de alterar o modelo padrão.