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Comparer la performance des modèles avec votre IA

Connectez DataRobot à votre client IA pour extraire les données de performance de vos projets actifs. Une fois la connexion établie, demandez à votre agent de comparer les différentes versions de vos modèles.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment comparer la performance des modèles avec mon IA ?

Votre IA extrait les scores d'entraînement et de validation directement de vos projets DataRobot. Vous pouvez ensuite lui demander d'identifier le modèle présentant les meilleures métriques pour votre cas d'usage. Vous obtenez une analyse claire de la performance de chaque modèle.

Les résultats obtenus

Ce que votre comparaison révèle

L'IA gère la récupération des données pour vous laisser vous concentrer sur la décision.

DONNÉES

Extraction des métriques

L'IA récupère les scores de validation et les métriques d'entraînement de chaque modèle du projet. Vous obtenez les chiffres exacts sans export manuel.

ANALYSE

Comparaison directe

Votre agent organise les données pour confronter les performances des modèles. Il met en évidence les écarts de précision ou de taux d'erreur.

SYNTHÈSE

Résumés de performance

Plutôt que de lire des tableaux, vous recevez un résumé clair du modèle le plus performant. L'IA souligne les métriques les plus pertinentes.

HUMAIN

Sélection finale

L'IA fournit les données, mais vous décidez quel modèle déployer. Vous gardez le contrôle total sur les décisions du projet.

Le flux

Ce que fait votre IA lors de la requête.

L'IA passe de l'identification du projet à l'extraction des données spécifiques des modèles.

  1. Localiser le projet

    L'IA identifie le projet DataRobot concerné pour s'assurer de travailler sur les bonnes données.

    get_project

  2. Identifier les modèles

    Une fois le projet trouvé, l'IA répertorie tous les modèles présents dans ce projet.

    get_model

  3. Extraire les métriques

    L'IA récupère les scores bruts d'entraînement et de validation pour chaque modèle identifié.

    get_model

  4. Comparer les résultats

    L'IA compare les scores et vous présente l'analyse directement dans votre interface de chat.

    get_model

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces commandes pour lancer votre analyse.

Points de départ

Remplacez les noms de projet et les ID de modèles par vos propres identifiants DataRobot.

DataRobot Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_WX1YGmPzxHEF3itbazDacfMS9v73zZdwIlCWtf4z/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — DataRobot capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "datarobot-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_WX1YGmPzxHEF3itbazDacfMS9v73zZdwIlCWtf4z/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Récupère les métriques de tous les modèles de mon projet 'Customer_Churn_v2'.

  • Compare les scores de validation du modèle 'XGBoost_Model' et du modèle 'RandomForest_Model' dans mon projet actuel.

  • Quel modèle de mon projet 'Fraud_Detection' possède le meilleur score de précision ?

  • Liste les métriques d'entraînement pour le modèle nommé 'Linear_Regression_01' dans mon projet actif.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez DataRobot une fois, puis interrogez.

Liez simplement votre compte DataRobot via Vinkius. Vos identifiants restent chiffrés et vous pouvez immédiatement questionner votre IA sur les données de vos projets.

Connecter DataRobot à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle modifier les paramètres de mes modèles ?

    Non. L'IA peut uniquement lire les métriques et les données du projet. Elle ne peut pas modifier vos modèles ni vos configurations de projet.

  • 02

    L'IA peut-elle supprimer un modèle de mon projet ?

    Non. Ce MCP est en lecture seule pour les données de modèle. Il ne peut ni supprimer ni écraser d'éléments dans DataRobot.

  • 03

    Dois-je exporter des fichiers CSV au préalable ?

    Non. L'IA extrait les données brutes directement depuis le projet grâce aux outils disponibles.

  • 04

    Puis-je comparer des modèles provenant de deux projets différents ?

    Oui, à condition de préciser à l'IA quels modèles de quels projets vous souhaitez comparer.

  • 05

    L'IA a-t-elle accès à toutes mes données DataRobot ?

    L'IA n'accède qu'aux données nécessaires pour répondre à votre demande spécifique, selon le projet et le modèle que vous identifiez.

  • D'autres questions sur DataRobot ? Voir toutes les capacités du connecteur DataRobot

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