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カスタム指標を使用したモデルの選択

GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス

モデルパフォーマンスの評価をする際に、DataRobotは、 リーダーボード上または モデルインサイトの一部として、 事前定義済みの多くの標準的な指標を利用可能です。

ただし、業界によっては、DataRobotでネイティブにサポートされていない特定の指標でDataRobotリーダーボードを並べ替える必要がある場合があります。 このAIアクセラレーターは、DataRobotのPythonクライアントを活用して予測を抽出し、カスタム指標を計算し、それに応じてDataRobotモデルを並べ替える方法を示しています。 取り上げるトピックは以下の通りです。

  • セットアップ:ライブラリのインポートとDataRobotへの接続
  • オートパイロットを使用したモデルの構築
  • 予測値と実測値を取得する
  • Brier Skill Score(BSS)によるモデルをソート
  • Rate@Top1%によるモデルをソート
  • 投資収益率(ROI)によるモデルのソート

更新しました February 20, 2024
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