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亚马逊生成的模型SageMakerAutopilot
本步骤介绍了如何查看有关亚马逊的详细SageMaker你已经运行的自动驾驶作业。有关 Autopilot 生成的候选模型的详细信息包括：
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汇总 SHAP 值的图表，指示每个功能的重要性，以帮助解释模型预测。
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各种训练和验证指标的汇总统计数据，包括客观指标。
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用于训练和调整模型的超参数列表。
本主题假定您已创建并运行 Autopilot 实验。有关如何创建 Autopilot 实验的信息，请参阅。创建 Amazon SageMaker Autopilot 实验
要访问此过程中的功能重要性指标，必须先选择 “文件” > “关闭”，然后从控制台重新启动 Studio。
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在运行亚马逊后查看模型详情SageMakerAutoPilot Job，从左侧菜单中选择三角形图标以打开组件和注册表页.
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Select实验和试验从下拉菜单中进行。
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在中找到要查看其详细信息的 Autopilot 作业未分配试用组件列表
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右键单击 Autopilot 作业的名称，然后选择描述 AutoML Job从弹出菜单中。
要查看目标：AutoML 作业的 F1_Binary、F1、AUC 和准确度指标，从实验面板。
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要查看最佳调整作业的模型详细信息，请右键单击试用名称标记为最佳在客观指标分数最高的试验列表中，然后选择打开模型详细信.
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表示每个要素重要性的聚合 SHAP 值的图显示在解释模型的预测部分。
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有关 SHAP 值如何帮助解释基于功能重要性的预测的更多信息，请向下滚动以查看指向了解模型的可解性
白皮书。在中也可用其他信息。亚马逊SageMaker澄清模型的可解释性中的主题SageMaker开发人员指南 的第一个版本。 
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要查看目标指标的汇总统计信息、用于训练和验证的 f1 值、训练和验证错误以及用于训练和调整模型的参数值列表，请向下滚动到页面底部。
