Después de solicitar una predicción, Vertex AI muestra resultados según el objetivo de tu modelo. Las predicciones de los modelos de clasificación con varias etiquetas muestran una o más etiquetas por cada documento y una puntuación de confianza para cada etiqueta. Para los modelos de clasificación con una sola etiqueta, las predicciones solo muestran una etiqueta y una puntuación de confianza por documento.
La puntuación de confianza comunica cuán fuerte tu modelo asocia cada clase o etiqueta con un elemento de prueba. Cuanto más alto sea el número, mayor será la confianza del modelo de que la etiqueta se debe aplicar a ese elemento. Tú decides qué tan alta debe ser la puntuación de confianza para que aceptes los resultados del modelo.
Control deslizante del umbral de puntuación
En la consola de Google Cloud, Vertex AI proporciona un control deslizante que se usa para ajustar el umbral de confianza de todas las clases o etiquetas, o de una clase o etiqueta individual. El control deslizante está disponible en la página de detalles de un modelo en la pestaña Evaluar. El umbral de confianza es el nivel de confianza que debe tener el modelo para asignar una clase o etiqueta a un elemento de prueba. A medida que ajustes el umbral, puedes ver cómo cambian la precisión y la recuperación del modelo. Los umbrales más altos suelen aumentar la precisión y disminuyen la recuperación.
Ejemplo de resultado de la predicción por lotes
La siguiente muestra es el resultado previsto para un modelo de clasificación de varias etiquetas. El modelo aplicó las etiquetas GreatService, Suggestion y InfoRequest al documento enviado. Los valores de confianza se aplican a cada una de las etiquetas en orden. En este ejemplo, el modelo predijo GreatService como la etiqueta más relevante.
{
"instance": {"content": "gs://bucket/text.txt", "mimeType": "text/plain"},
"predictions": [
{
"ids": [
"1234567890123456789",
"2234567890123456789",
"3234567890123456789"
],
"displayNames": [
"GreatService",
"Suggestion",
"InfoRequest"
],
"confidences": [
0.8986392080783844,
0.81984345316886902,
0.7722353458404541
]
}
]
}