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# 概要

> W&B で Eval Tables を作成、比較、可視化する方法を学びます。

Eval Tables を使用すると、複数の Runs にまたがって、集計スコアや各例におけるモデルの入力、出力、スコアを比較できます。Eval Table を使えば、モデルのバージョンやトレーニング手順を比較したり、集計スコアの変化を確認したり、モデル性能の変化につながった具体例を詳しく調べたりできます。

次の画像は、`"summer-butterfly-9"` と `"gentle-flower-8"` の 2 つの Runs を比較する、`"validation_prediction_eval"` という名前の Eval Table を示しています。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/GG6I3cUUJAyn9c8Q/images/evaltables/overview_basic_compare_two_runs_landing_page_notlabled.png?fit=max&auto=format&n=GG6I3cUUJAyn9c8Q&q=85&s=c167b654e927406894b64a11226948fc" alt="Eval Table ビュー" width="2778" height="1992" data-path="images/evaltables/overview_basic_compare_two_runs_landing_page_notlabled.png" />
</Frame>

**Eval Table** パネルには、3 つのセクションがあります。

1. Run 比較セレクター: [比較する Runs](/ja/models/evaltables/compare-runs) を選択します。
2. 集計スコア: 選択した Runs の集計スコアを確認し、それらの差分を比較します。詳細は、[集計スコアを表示する](/ja/models/evaltables/compare-runs#aggregate-scores) を参照してください。
3. 例: 選択した Runs 間で、各例の入力、出力、スコアを比較します。

次の画像は、パネル内の各セクションを示しています。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/GG6I3cUUJAyn9c8Q/images/evaltables/overview_basic_compare_two_runs_landing_page.png?fit=max&auto=format&n=GG6I3cUUJAyn9c8Q&q=85&s=f42575df2ec820a684c5acd9bf17e834" alt="Eval Table ビュー" width="2778" height="1992" data-path="images/evaltables/overview_basic_compare_two_runs_landing_page.png" />
</Frame>

[W\&B Python SDK の `EvalTable` クラスを使用して Eval Table を作成する](/ja/models/evaltables/create-an-evaluation-table)。

既存の [W\&B Tables](/ja/models/tables) も、ARIA を使用して Eval Tables に変換できます。詳細は、[W\&B 表を Eval Table に変換する](/ja/models/evaltables/create-an-evaluation-table#convert-a-w\&b-table-to-an-eval-table) を参照してください。

<Tip>
  既存の W\&B Tables を Eval Tables に変換すると、レンダリングのパフォーマンスが向上し、追加の比較機能を利用できます。
</Tip>

初めて Eval Table を作成する場合は、[Eval Table を作成する](/ja/models/evaltables/create-an-evaluation-table) を参照してください。