Il punteggio di confidenza indica quanto il modello associa ciascuna classe o etichetta a un elemento di test. Più alto è il numero, maggiore è la certezza del modello che l'etichetta debba essere applicata a quell'elemento. Sei tu a decidere quanto deve essere alto il punteggio di affidabilità per accettare i risultati del modello.
Cursore della soglia di punteggio
Nella console Google Cloud, Vertex AI fornisce un cursore utilizzato per regolare la soglia di confidenza per tutte le classi o le etichette o per una singola classe o etichetta. Il cursore è disponibile nella pagina dei dettagli di un modello nella scheda Valuta. La soglia di confidenza è il livello di confidenza che il modello deve avere per assegnare una classe o un'etichetta a un elemento di test. Man mano che aggiusti la soglia, puoi vedere come cambiano la precisione e il richiamo del modello. Soglie più alte in genere aumentano la precisione e riducono il richiamo.
Esempio di output di previsione batch
L'output della previsione di classificazione delle immagini AutoML batch viene archiviato come file JSON Lines nei bucket Cloud Storage. Ogni riga del file JSON Lines contiene tutte le categorie di annotazione (etichetta) e i relativi punteggi di attendibilità per un singolo file immagine.
{
"instance": {"content": "gs://bucket/image.jpg", "mimeType": "image/jpeg"},
"prediction": {
"ids": [1, 2],
"displayNames": ["cat", "dog"],
"confidences": [0.7, 0.5]
}
}