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# 模型评测
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在构建了模型之后，可以在使用模型进行预测之前评估模型处理数据的能力。您可以使用模型预测标签的准确性和高级指标等信息，来确定模型是否能对您的数据做出足够准确的预测。

[评估模型的性能](canvas-scoring.md) 部分将介绍如何查看和解释模型的**分析**页面上的信息。[在分析中使用高级指标](canvas-advanced-metrics.md) 部分包含有关用于量化模型准确性的**高级指标**的更多详细信息。

您还可以查看特定*候选模型*的更多高级信息，这些候选模型是 Canvas 在构建模型时进行的所有模型迭代。根据给定候选模型的高级指标，您可以选择不同的候选模型作为默认模型，或选择用于进行预测和部署的版本。对于每个候选模型，您都可以查看**高级指标**信息，以帮助您决定要选择哪个候选模型作为默认模型。您可以从**模型排行榜**中选择候选模型来查看这些信息。有关更多信息，请参阅 [在模型排行榜中查看候选模型](canvas-evaluate-model-candidates.md)。

Canvas 还提供了下载 Jupyter Notebook 的选项，以便您查看和运行用于构建模型的代码。如果您想调整代码或了解有关模型是如何构建的更多信息，这将非常有用。有关更多信息，请参阅 [下载模型笔记本](canvas-notebook.md)。