Bir risk analizi modeli için özellikler seçmeden önce, bir ML mühendisi her bir eğitim özelliğinin hedefe ne kadar katkıda bulunduğunu tahmin etmek istiyor. Özellik katkısı veya önem tahminlerini elde etmek için hangi SageMaker Data Wrangler yaklaşımı uygundur?

SageMaker Data Wrangler'ın hızlı model görselleştirmesi, özellik önem puanlarını otomatik olarak hesaplayarak her bir özelliğin hedefe ne kadar katkıda bulunduğunu tahmin etmek için tasarlanmıştır. Bu araç, modelin performansına en çok etki eden özellikleri hızlıca belirlemenize olanak tanır. Çoklu doğrusallık ölçümleri ve PCA, özellikler arasındaki ilişkileri ve varyansı anlamak için faydalı olsa da, doğrudan hedef değişken üzerindeki özellik katkısını ölçmezler. Yanlılık raporu, modelin adil olup olmadığını değerlendirmek için kullanılır, özellik katkısını değil. Veri akışını kullanarak özellik puanlarını manuel olarak atamak ise verimsiz ve öznel bir yaklaşımdır, otomatik bir tahmin sağlamaz.