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# DeepChecks
> W&B を DeepChecks と統合する方法。
export const ColabLink = ({url}) =>
Try in Colab
;
DeepChecks は、データセットの整合性の検証、分布の検査、データ分割の妥当性確認、モデルの評価、異なるモデル間の比較など、機械学習モデルとデータのバリデーションを最小限の手間で実行できるようにサポートします。
[DeepChecks と W\&B インテグレーションの詳細はこちら ->](https://docs.deepchecks.com/stable/general/usage/exporting_results/auto_examples/plot_exports_output_to_wandb.html)
## はじめに
DeepChecks を W\&B と共に使用するには、まず [W\&B アカウント](https://wandb.ai/site) に登録する必要があります。DeepChecks の W\&B インテグレーションを使えば、以下のように素早く開始できます。
```python theme={null}
import wandb
wandb.login()
# deepchecks から check をインポート
from deepchecks.checks import ModelErrorAnalysis
# check を実行
result = ModelErrorAnalysis()
# その結果を wandb にプッシュ
result.to_wandb()
```
また、DeepChecks のテストスイート全体を W\&B にログ記録することも可能です。
```python theme={null}
import wandb
wandb.login()
# deepchecks から full_suite テストをインポート
from deepchecks.suites import full_suite
# DeepChecks テストスイートを作成して実行
suite_result = full_suite().run(...)
# これらの結果を wandb にプッシュ
# ここで必要な wandb.init の設定や引数を渡すことができます
suite_result.to_wandb(project="my-suite-project", config={"suite-name": "full-suite"})
```
## 例
[こちらの Reports](https://wandb.ai/cayush/deepchecks/reports/Validate-your-Data-and-Models-with-Deepchecks-and-W-B--VmlldzoxNjY0ODc5) では、DeepChecks と W\&B を組み合わせた際の効果を確認できます。
この W\&B インテグレーションに関するご質問や問題がある場合は、[DeepChecks の GitHub リポジトリ](https://github.com/deepchecks/deepchecks) で Issue を作成してください。内容を確認し、回答させていただきます。