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# 檢視模型詳細資訊
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Autopilot 會產生您可以取得的模型候選項之詳細資訊。這些詳細資訊包括下列項目：
+ 表示每個特徵重要性的聚合 SHAP 值的繪圖。這有助於解釋您的模型預測。
+ 各種訓練和驗證指標的摘要統計資料，包括目標指標。
+ 用於訓練和調整模型的超參數清單。

若要在執行 Autopilot 任務後檢視模型詳細資訊，請遵循下列步驟：

1. 從左側導覽窗格中選擇**首頁**圖示 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png))，以檢視最上層**的 Amazon SageMaker Studio Classic** 導覽選單。

1. 從主要工作區域中，選取 **AutoML** 卡片。這會開啟新的** Autopilot **索引標籤。

1. 在**名稱**欄位中，選取您想要檢閱詳細資訊的 Autopilot 任務。這將開啟新的 **Autopilot 任務**索引標籤。

1. 在 **Autopilot 任務**面板中，每個模型旁的**模型名稱**下都會列出該模型的指標值，包括**目標**指標。**最佳模型**會列在**模型名稱**下的清單頂端，並在**模型**索引標籤中強調顯示。

   1. 若要檢閱模型詳細資訊，請選取您感興趣的模型，然後選取**檢視模型詳細資訊**。這會開啟新的**模型詳細資訊**索引標籤。

1. **模型詳細資訊**索引標籤分為四個子節。

   1. **解釋**索引標籤的頂部有一張圖表，代表每個特徵重要性的聚合 SHAP 值。接下來是此模型的指標和超參數值。

   1. **效能**索引標籤包含指標統計資料的混淆矩陣。

   1. **成品**索引標籤包含模型輸入、輸出和中繼結果的相關資訊。

   1. **網路**索引標籤總結了您的網路隔離和加密選項。
**注意**  
**效能**索引標籤中的特徵重要性和資訊，僅為**最佳模型**而產生。

   有關 SHAP 值如何協助解釋以特徵重要性為基礎的預測，請參閱白皮書[了解模型可解釋性](https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/Amazon.AI.Fairness.and.Explainability.Whitepaper.pdf)。其他資訊也可在 SageMaker AI 開發人員指南中的 [模型可解釋性](clarify-model-explainability.md)主題中找到。