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# 概要

> W&B で Eval Tables を作成、比較、可視化する方法を説明します。

Eval Tables を使用すると、複数の run にわたって、集計スコアや、サンプル単位のモデルの入力、出力、スコアを比較できます。Eval Table では、モデルのバージョンやトレーニングステップの比較、集計スコアの変化の確認、モデル性能の変化の原因となったサンプルの調査を行えます。

次の画像は、2 つの run `"summer-butterfly-9"` と `"gentle-flower-8"` 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/coreweave-dbfa0e8d/3Dv_sw2eg8feUJlx/products/wandb/_media/overview_basic_compare_two_runs_landing_page_notlabled.png?fit=max&auto=format&n=3Dv_sw2eg8feUJlx&q=85&s=6147e5cdc48132c03c9781715eb59e29" alt="Eval Table ビュー" width="2638" height="1844" data-path="products/wandb/_media/overview_basic_compare_two_runs_landing_page_notlabled.png" />
</Frame>

**Eval Table** パネルは、次の 3 つのセクションで構成されています。

1. run 比較セレクター: [比較する run](/ja/products/wandb/evaltables/compare-runs) を選択します。
2. 集計スコア: 選択した run の集計スコアを確認し、run 間の差を比較します。詳細については、[集計スコアを表示する](/ja/products/wandb/evaltables/compare-runs#aggregate-scores) を参照してください。
3. サンプル: 選択した run 間で、各サンプルの入力、出力、スコアを比較します。

次の画像では、パネルの各セクションを強調表示しています。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/coreweave-dbfa0e8d/3Dv_sw2eg8feUJlx/products/wandb/_media/overview_basic_compare_two_runs_landing_page.png?fit=max&auto=format&n=3Dv_sw2eg8feUJlx&q=85&s=9e85abb5211b6413e2d83e129737ad90" alt="Eval Table ビュー" width="2638" height="1844" data-path="products/wandb/_media/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 を作成します](/ja/products/wandb/evaltables/create-an-evaluation-table)。

既存の [W\&B 表](/ja/products/wandb/tables) は、ARIA を使用して Eval Tables に変換することもできます。詳細については、[W\&B 表を Eval Table に変換する](/ja/products/wandb/evaltables/create-an-evaluation-table#convert-a-wb-table-to-an-eval-table) を参照してください。

<Tip>
  既存の W\&B 表を 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、さらに多くの比較機能を利用できるようになります。
</Tip>

最初の Eval Table を作成するには、[Eval Table を作成する](/ja/products/wandb/evaltables/create-an-evaluation-table) を参照してください。


## Related topics

- [概要](/ja/products/wandb/weave/reference.md)