# データドリフトタブ

> データドリフトタブ -
> データドリフトダッシュボードを使用して、デプロイしたモデルのパフォーマンスを分析する方法。モデルの正常性を示す3つのインタラクティブかつエクスポート可能なビジュアライゼーションを提供します。

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- [データドリフトダッシュボードを設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#configure-the-data-drift-dashboard): In-page section heading.
- [特徴量ドリフトと特徴量の有用性の比較チャート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#feature-drift-vs-feature-importance-chart): In-page section heading.
- [特徴量ドリフト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#_1): In-page section heading.
- [特徴量の有用性](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#_2): In-page section heading.
- [4象限の解釈](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#interpret-the-quadrants): In-page section heading.
- [特徴量の詳細チャート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#feature-details-chart): In-page section heading.
- [数値特徴量](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#numeric-features): In-page section heading.
- [カテゴリー特徴量](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#categorical-features): In-page section heading.
- [テキスト特徴量](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#text-features): In-page section heading.
- [時間経過に伴うドリフトチャート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#drift-over-time-chart): In-page section heading.
- [時間経過に伴う予測チャート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#predictions-over-time-chart): In-page section heading.
- [連続値プロジェクトの場合](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#for-regression-projects): In-page section heading.
- [二値分類プロジェクトの場合](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#for-binary-classification-projects): In-page section heading.
- [予測警告の連携](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#prediction-warnings-integration): In-page section heading.
- [バージョンセレクターの使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#use-the-version-selector): In-page section heading.
- [時間範囲および期間ドロップダウンの使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#use-the-time-range-and-resolution-dropdowns): In-page section heading.
- [日付スライダーの使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#use-the-date-slider): In-page section heading.
- [クラスセレクターの使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#use-the-class-selector): In-page section heading.
- [データドリフトタブでのドリルダウン](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#drill-down-on-the-data-drift-tab): In-page section heading.
- [ドリルダウン表示設定の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#configure-the-drill-down-display-settings): In-page section heading.
- [特徴量ドリフトヒートマップの使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#use-the-feature-drift-heat-map): In-page section heading.
- [特徴量のドリフト比較チャートの使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#use-the-feature-drift-comparison-chart): In-page section heading.

## Documentation content

トレーニングデータと運用データが時間の経過に伴って変化すると、デプロイモデルの予測能力は失われます。 そのようなモデル周辺のデータは、 ドリフトしている と言われます。 デプロイに追加されたトレーニングデータと予測データ（推論データとも呼ばれます）を活用することで、 データドリフト ダッシュボードは、デプロイ後のモデルのパフォーマンスを分析するのに役立ちます。

> [!NOTE] DataRobotでのドリフトの追跡方法
> DataRobotは2種類のドリフトを追跡します。
> 
> ターゲットドリフト
> ：DataRobotは予測に関する統計情報を蓄積しているため、時間の経過と共にターゲットの分布と値がどのように変化するかを監視することができます。 ターゲット分布の比較の基準として、DataRobotではホールドアウトの予測値の分布を使用します。
> 特徴量ドリフト
> ：DataRobotは予測に関する統計情報を蓄積しているため、時間の経過と共に特徴量の分布と値がどのように変化するかを監視することができます。 サポートされている特徴量データ型は、数値、カテゴリー、およびテキストです。 特徴量の分布を比較するためのベースラインとして：
> 500MBより大きいトレーニングデータセットでは、DataRobotはトレーニングデータのランダムサンプルの分布を使用します。
> 500MBより小さいトレーニングデータセットでは、DataRobotはトレーニングデータの100%の分布を使用します。

**Q: DataRobotでは特徴量を何個まで追跡できますか？**

DataRobotでは、 特徴量の追跡と受け取りに以下の制限が適用 されます。

- マネージドAIプラットフォーム（SaaS）：デフォルトでは、DataRobotは最大25個の特徴量を追跡します。
- セルフマネージドAIプラットフォーム（オンプレミス）：デフォルトでは、DataRobotは最大25個の特徴量を追跡します。ただし、セルフマネージド環境では、DataRobotの設定でPREDICTION_API_MONITOR_RAW_MAX_FEATUREを使用することで、上限を200個に引き上げることができます。 さらに、DataRobotが受け取れる特徴量の最大数はPREDICTION_API_POST_MAX_FEATURESを使用して設定され、DataRobotが受け取れる特徴量の絶対最大数は300です。_エージェントが監視するデプロイ_では、MLOPS_MAX_FEATURES_TO_MONITORを使用して300を超える特徴量を送信するようにエージェントを設定しても、300個の上限が適用されます。

ターゲットと特徴量の追跡はデフォルトで有効になっています。 これらのドリフト追跡機能を制御するには、デプロイの [データドリフト > 設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md) タブに移動します。

> [!NOTE] 本機能の提供について
> 特徴量ドリフト追跡がオフになっている場合、 [特徴量ドリフト追跡](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md) を有効にするよう データドリフト タブにメッセージが表示されます。

データドリフトステータスに関するEメール通知を受信するには、 [通知の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/governance/deploy-notifications.html.md) 、 [監視のスケジュール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md#schedule-data-drift-monitoring-notifications) 、 [データドリフト監視の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md#define-data-drift-monitoring-notifications) を行います。

データドリフト ダッシュボードは、デプロイしたモデルの特定の時間間隔における正常性を識別するために役立つ4つのインタラクティブな情報のエクスポート可能な視覚化を提供します。

> [!NOTE] 備考
> エクスポート ボタンをクリックして、PNG、CSV、またはZIPファイルとして データドリフト ダッシュボードの各チャートをダウンロードします。

|  | チャート | 説明 |
| --- | --- | --- |
| (1) | 特徴量ドリフトと特徴量の有用性の比較 | ある時点から別の時点の特徴量値 の分布がどれだけ変化したかに対して、その特徴量のそのモデルでの有用性をプロットします。 |
| (2) | 特徴量の詳細 | トレーニングデータで選択された特徴量のレコードの推論データに対するパーセンテージ（分布）をプロットします。 |
| (3) | 時間経過に伴うドリフト | デプロイされたモデルのトレーニングデータセットと、本番環境での予測生成に使用されるデータセットの間の、時間経過に伴う分布の差異を示します。 このチャートは、データドリフトの指標であるPSI（Population Stability Index）の変化を追跡します。 |
| (4) | 時間経過に伴う予測 | 時間の経過に伴うモデルの予測の分布の変化（ターゲットドリフト）を示します。 表示は、プロジェクトの種類（連続値または二値分類）に応じて異なります。 |

上記の視覚化に加えて、 [データドリフト > ドリルダウンタブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#drill-down-on-the-data-drift-tab) を使用して、デプロイ内の特徴量全体でのデータドリフトのヒートマップを比較して、ドリフト傾向を特定できます。

## データドリフトダッシュボードを設定

データドリフト > 設定 ページでドリフトと有用性のしきい値および追加の定義を設定することで、 [デプロイでのデータドリフトステータスの計算方法をカスタマイズ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md) できます。 次のコントロールを使用して、必要に応じて データドリフト ダッシュボードを設定することもできます。

|  | コントロール | 説明 |
| --- | --- | --- |
| (1) | モデルバージョンセレクター | ドロップダウンで選択したモデルを反映するようにダッシュボード表示を更新します。 |
| (2) | 日付スライダー | ダッシュボードで表示するデータの範囲を制限します（特定の期間にズームインするなど）。 |
| (3) | 範囲 (UTC) | デプロイ日付スライダーに表示する日付範囲を設定します。 |
| (4) | 単位 | デプロイ日付スライダーの時間のきめ細かさを設定します。 |
| (5) | 選択した特徴量 | 特徴量詳細チャートと 時間経過に伴うドリフトチャートに表示される特徴量を設定します。 |
| (6) | 表示を更新 | 新しいデータを使用してダッシュボードのオンデマンド更新を開始します。 このボタンを使用しなくても、ダッシュボードは15分ごとに自動更新されます。 |
| (7) | リセット | ダッシュボードコントロールをデフォルト設定に戻します。 |

データドリフト ダッシュボードでは [セグメント化された分析](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-segment.html.md) もサポートしており、 セグメント属性 および セグメント値 ドロップダウンを使用して、個々の属性と値についてトレーニングデータのサブセットと予測データを比較しながら、データドリフトを表示することができます。

## 特徴量ドリフトと特徴量の有用性の比較チャート

特徴量ドリフトと特徴量の有用性の比較 チャートでは、データ内で最もインパクトが高い25の数値特徴量、カテゴリー特徴量、およびテキストベース特徴量がモニターされます。

チャートを使用して、1つのポイントのデータが別のポイントのデータと異なるかどうかを確認します。 差異がある場合、モデルまたはデータ自体に問題がある可能性があります。 たとえば、自動車保険の契約者の年齢が時間の経過に伴って低くなる場合、元のモデルの構築に使用されたデータで新しいデータを正確に予測できなくなる可能性があります。 特に、有用性の高い特徴量のドリフトは、モデルの精度に関する注意を示している場合があります。 チャートのポイント上にカーソルを置くと、特徴量名が識別され、ドリフト（縦軸）と有用性（横軸）の精密な値が表示されます。

### 特徴量ドリフト

Y軸は、特徴量の ドリフト 値を示します。 この値は、 [PSI（Population Stability Index）](https://www.kaggle.com/code/podsyp/population-stability-index/notebook) を計算したもので、時間経過に伴う分布の差異を示す指標です。

**Q: ドリフト指標のサポート**

DataRobotのUIではPSI（Population Stability Index）指標のみがサポートされていますが、 [DataRobot API](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/public-api/observability_drift.html.md#enumerated-values_12) では、カルバックライブラー情報量、ヘリンガー距離、ヒストグラム交差（ヒストグラムに基づく非類似度）、およびイェンセンシャノン情報量もサポートされています。 さらに、Python APIクライアントを使用すると、 [サポート対象の指標のリストを取得](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/python/mlops/deployment.html.md#data-drift) できます。

### 特徴量の有用性

X軸は、学習（トレーニング）データを取込むときに計算された特徴量の 有用性 スコアを示します。 DataRobotは、モデルタイプに応じてそれぞれ特徴量の有用性を計算します。 DataRobotモデルとカスタムモデルの場合、 有用性 スコアは [Permutation Importance](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/understand/feature-impact-classic.html.md#permutation-based-feature-impact) を使用して計算されます。 外部モデルの場合、有用性スコアは [ACEスコア](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/glossary/index.html.md#ace-scores) です。 `1` の有用性/インパクト値のドットはターゲット予測 [https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-drift-pred.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-drift-pred.png) を示します。 モデル内で有用性が最も高い特徴量も（緑色の点として）1の位置に表示されます。

### 4象限の解釈

チャートで表される4象限は、特徴量の有用性に対してプロットされた特徴量ごとのデータドリフトを視覚化するために役立ちます。 4象限は、大まかには以下のように解釈することができます。

| 象限 | 解釈 | 色インジケーター |
| --- | --- | --- |
| (1) | 高有用性の特徴量で高いドリフトが発生しています。 直ちに調査する必要があります。 | 赤 |
| (2) | 低有用性の特徴量で、設定されたしきい値を超えるドリフトが発生しています。 注意して監視する必要があります。 | 黄 |
| (3) | 低有用性の特徴量で最小のドリフトが発生しています。 必要なアクションはありません。 | 緑 |
| (4) | 高有用性の特徴量で小さなドリフトが発生しています。 必要なアクションはありませんが、しきい値に近づく特徴量は監視する必要があります。 | 緑 |

チャート上のポイントは灰色または白のどちらにもできます。 灰色の円はドリフトステータスの計算から除外された特徴量を表し、白い円は有用性の高い特徴量を表します。

プロジェクトの所有者は、チャートの右上にある歯車アイコンをクリックして4分割をリセットできます。 デフォルトでは、ドリフトしきい値のデフォルト値は0.15です。縦軸の範囲は、0から0.25および観測されたドリフト値の最高値までです。 これらの四分円は、ドリフトおよび有用性のしきい値を変更することにより [カスタマイズ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md) できます。

## 特徴量の詳細チャート

特徴量の詳細 チャートは、トレーニングデータ内で選択された特徴量の分布と推論データ内のその特徴量の分布を比較するヒストグラムを提供します。

### 数値特徴量

数値データの場合、DataRobotは各特徴量の分布の効率的かつ正確な近似を計算します。 これをもとに、トレーニングデータの正規化されたヒストグラムを、選択したドリフト指標を使用したスコアリングデータと比較することで、ドリフト追跡を行います。

チャートには、数値特徴量の13個のビンが表示されます。

- 10個のビンは、トレーニングデータで観測されたアイテムの範囲をキャプチャします。
- 2つのビンは、非常に高い値と非常に低い値（トレーニングデータの範囲外にあるスコアリングデータの極端な値）を取得します。 たとえば、高い値と低い値のビンを定義するために、値はトレーニングデータの範囲であるmin_trainingおよびmax_trainingと比較されます。 低い値のビンにはmin_trainingの範囲を下回る値が含まれ、高い値のビンにはmax_trainingの範囲を上回る値が含まれます。
- 欠損数のための1つのビン。これには、特徴量値が欠落しているすべてのレコードが含まれます。

**Q: ヒストグラムのビンには、どのように値が追加されますか？**

データドリフトタブでは、 [Ben-Haim/Tom-Tov Centroidヒストグラム](https://jmlr.org/papers/volume11/ben-haim10a/ben-haim10a.pdf) が使われます。

### カテゴリー特徴量

ヒストグラムのビニングのカットオフがデータ依存の計算から生じる数値データとは異なり、カテゴリーデータは本質的に形式が離散的である（つまり連続的ではない）ため、ビニングは定義されたカテゴリーに基づきます。 さらに、スコアリングデータにカテゴリーレベルが欠落しているか、表示されていない可能性があります。

カテゴリー特徴量のドリフト追跡のプロセスは、トレーニングデータの各カテゴリーレベル（「ビン」）の行の割合を計算することです。 これにより、各レベルのパーセンテージのベクトルが得られます。 最も頻度の高い25のレベルが直接追跡されます—他のすべてのレベルは、 その他 ビンに集約されます。 このプロセスはスコアリングデータに対して繰り返され、選択したドリフト指標を使用して2つのベクトルが比較されます。

カテゴリー型特徴量の場合、チャートには2つの一意のビンが含まれます。

- その他のビンには、最も頻繁に出現する25個の値以外のすべてのカテゴリー特徴量が含まれます。 この集計は、ドリフト追跡の目的で実行されますが、モデルの動作を表すものではありません。
- 新規レベルビンは、トレーニングデータに含まれない特徴量の新しい値を含むデータで予測を作成した後に表示されます。 たとえば、分類特徴量Cityのある住宅価格に関するデータセットを例に考えてみます。 推論データに含まれている値Bostonがトレーニングデータに含まれていなかった場合、Bostonという値（およびその他の非表示の都市）は新規レベルビンに表示されます。

チャートを使用するには、ドロップダウンから特徴量を選択します。 デフォルトでターゲット特徴量に設定されるリストには、追跡されたすべての特徴量が含まれます。 特徴量ドリフトと特徴量の有用性の比較 チャートのポイントをクリックします。

### テキスト特徴量

テキスト特徴量はカーディナリティの高い問題です。つまり、新しい単語を追加しても、たとえばカテゴリーデータで見られるような新しいレベルの影響はありません。 DataRobotが採用している、テキスト特徴量のドリフト追跡を行う方法では、文章は主観的かつ文化的であり、スペルミスがある可能性を考慮しています。 つまり、テキストフィールドのドリフトを識別するには、個々の単語ではなく、言語全体のシフトを識別することがより重要です。

テキスト特徴量のドリフト追跡は、次の方法で実行されます。

1. トレーニングデータで見つかった行から最も頻繁に使用される1000個の単語の出現を検出します。
2. その特徴量に対して、トレーニングデータとスコアリングデータで別々に、これらの単語を含む行の割合を計算します。
3. スコアリングデータの割合をトレーニングデータの割合と比較します。

出現率の2つのベクトル（単語ごとに1エントリ）が、使用可能なドリフト指標と比較されます。 この方法を適用する前に、DataRobotは、テキスト特徴量を単語（日本語や中国語の場合は文字）に分割する基本的なトークン化を行ってます。

テキスト特徴量の場合、 [特徴量の詳細チャート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#feature-details-chart) では、特徴量ドリフト棒グラフがワードクラウドで置き換えられて、各トークンのデータ分布を視覚化し、個々のトークンが特徴量のデータドリフトにどれだけ貢献しているかを明らかにします。

テキスト特徴量の特徴量ドリフトワードクラウドにアクセスするには：

1. ドリフトが有効なデプロイのデータドリフトタブを開きます。
2. サマリータブの特徴量の詳細チャートで、ドロップダウンリストからテキスト特徴量を選択します。 備考データドリフトダッシュボードコントロールで、選択された特徴量ドロップダウンリストからテキスト特徴量を選択することもできます。
3. ダッシュボードコントロールを使用して、データドリフトダッシュボードを設定します。
4. テキスト特徴量の特徴量ドリフトのワードクラウドを解釈するには、トークンの上にポインターを置くと、以下の詳細が表示されます。 ヒントポインターがワードクラウド上にあるとき、上にスクロールするとズームインして、より小さいトークンのテキストを表示できます。 チャートの要素説明トークントークン化されたテキスト。 テキストサイズはトークンのドリフト貢献度を表し、テキストの色はデータセットの普及率を表します。 このチャートではストップワードは非表示になります。ドリフト貢献度この特定のトークンが、特徴量ドリフト対特徴量の有用性および時間経過に伴うドリフトチャートで報告されている、特徴量のドリフト値にどれだけ貢献しているかを示します。ターゲット分布この特定のトークンがトレーニングデータまたは予測データに表示される頻度がどれだけ増加するか。青：このトークンは、トレーニングデータでX%頻繁に表示されます。赤：このトークンは、予測データでX%頻繁に表示されます。

> [!NOTE] 備考
> エクスポート ボタンの横にある設定アイコン( [https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-gear.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-gear.png))をクリックして、 テキスト特徴量をワードクラウドとして表示 チェックボックスをオフにすると、特徴量ドリフトのワードクラウドを無効にして標準チャートを表示できます。
> 
> [https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/drift-word-cloud-disable-jp.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/drift-word-cloud-disable-jp.png)

## 時間経過に伴うドリフトチャート

時間経過に伴うドリフト チャートでは、デプロイされたモデルのトレーニングデータセットと、本番環境での予測生成に使用されるデータセットの間の、時間経過に伴う分布の差異が視覚化されます。 トレーニングデータセットで確立されたベースラインからのドリフトは、PSI（Population Stability Index）を用いて測定されます。 モデルが新しいデータで予測を続けると、追跡対象の特徴量ごとにPSIの経時変化が視覚化されるので、 [データドリフト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/glossary/index.html.md#data-drift) の傾向を把握することができます。

データドリフトはモデルの予測能力を低下させる可能性があるため、ある特徴量がいつドリフトし始めたかを見極め、（モデルが新しいデータで予測を続ける中で）そのドリフトがどのように変化するかを監視することは、問題の深刻度を推測するのに役立ちます。 これにより、デプロイ内の特徴量間でデータドリフトの傾向を比較し、特定の特徴量間で相関するドリフト傾向を特定することができます。 さらに、このチャートによって季節的な影響（時間認識モデルでは重要）を特定することができます。 この情報は、データ品質の問題、特徴量構成の変化、ターゲット特徴量のコンテキストの変化など、デプロイされたモデルでのデータドリフトの原因を特定するのに役立ちます。 以下の例では、PSIが時間の経過とともに一貫して増加しており、選択した特徴量のデータドリフトが悪化していることを示しています。

時間経過に伴うドリフト チャートには、次の要素とコントロールが含まれています。

|  | チャートの要素 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| (1) | 選択した特徴量 | 時間経過に伴うドリフト分析の特徴量を選択します。これは、時間経過に伴うドリフトチャートと 特徴量の詳細チャートで報告されます。 |
| (2) | 予測の時間／サンプルサイズ（X軸） | 対応するドリフト値（PSI）の計算に使用する予測の時間範囲を表します。 X軸の下にある棒グラフは、対応する予測時間中に行われた予測の数を表します。 時系列デプロイでの予測時間の表現方法の詳細については、時系列デプロイの予測時間を参照してください。 |
| (3) | ドリフト（Y軸） | 対応予測時間に対して計算されたドリフト値（PSI）の範囲を表します。 |
| (4) | トレーニングのベースライン | トレーニングベースラインデータセットの0 PSI値を表します。 |
| (5) | ドリフトステータス情報 | 選択した特徴量のドリフトステータスとしきい値情報を表示します。 ドリフトステータスの視覚化は、 デプロイオーナーによって設定された監視設定に基づいています。 デプロイオーナーは、 特徴量ドリフトと特徴量の有用性チャートの比較設定でドリフトと有用性が高いしきい値を設定することもできます。考えられるドリフトステータスの分類は次のとおりです。正常性（緑）: 特徴量のドリフトは最小限です。 必要なアクションはありませんが、しきい値に近づく特徴量は監視する必要があります。リスクあり（黄色） 低有用性の特徴量で、設定されたしきい値を超えるドリフトが発生しています。 注意して監視する必要があります。失敗（赤）：高有用性の特徴量で、設定されたしきい値を超えるドリフトが発生しています。 直ちに調査してください 特徴量の有用性は、特徴量のインパクトスコアをしきい値の有用性と比較して決定します。 有用性の高い特徴量の場合、特徴量のインパクトスコアは有用性が高いしきい値以上になります。 |
| (6) | エクスポート | 時間経過に伴うドリフトチャートをエクスポートします。 |

**時系列デプロイでの予測の時間**

時系列デプロイのデフォルトの 予測タイムスタンプ 方法は、予測リクエストの時刻ではなく、予測日（つまり、予測ポイント＋予測距離）です。 予測日では、トレーニングデータとデータドリフトおよび精度統計の基準との間で共通の時間軸を使用できます。 たとえば、予測日を使用して、予測データの日付が6月1日から6月10日で、予測ポイントが6月10日に設定され、予測距離が `+1 - + 7` 日に設定されている場合、6月11日～17日の予測値を入手でき、データドリフトもこの期間追跡されます。

モデルをデプロイする際に、以下の [予測スタンプ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/add-deploy-info.html.md#prediction-history-and-service-health) オプションから選択できます。

- 日付/時刻特徴量の値を使用 ： デフォルト 。 予測データと共に特徴量として提供される日時（例：予測日）を使用して、タイムスタンプを決定します。
- 予測リクエストの時刻を使用 ：予測リクエストを 送信した 日時を使用して、タイムスタンプを決定します。

時間経過に伴うドリフト チャートの追加情報を表示するには、チャート内のマーカーにカーソルを合わせると、 予測時間 、 PSI 、 サンプルサイズ が表示されます。

> [!TIP] ヒント
> 時間経過に伴うドリフトチャートのX軸は、下の時系列の予測チャートのX軸と一致しており、2つのチャートを簡単に比較できます。 さらに、時間経過に伴うドリフトチャートの サンプルサイズ データは、時系列予測チャートの 予測数 データに相当します。

## 時間経過に伴う予測チャート

時間経過に伴う予測 チャートでは、時間の経過に伴ってモデルの予測がどのように変化したかを一目で把握できます。 例：

> Daveは、彼のモデルが過去1か月間について、以前よりも明らかに頻繁に1（再入院すると）予測されているようだと思っています。彼は対応する再入院の真の分布の変化がわからないので、モデルの精度が低下しているのではないかと疑っています。この情報を基に、Daveは再トレーニングが必要がどうかを調査します。

二値分類のチャートと連続値のチャートは若干異なりますが、得られるものは同じです—プロットは時間の経過に伴って、比較的安定しているでしょうか？ 安定していない場合、異常値が生じるビジネス上の理由があるかどうか（暴風雨が発生、など）を確認する必要があります。 ビニングされた期間のポイントが異常に高いあるいは低い場合は下のヒストグラムをチェックして、その期間の予測が十分にあって統計的に信頼できるデータポイントなのかどうかを確認します。

> [!NOTE] 予測の時間
> 予測の時間 の値は、 [データドリフト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md) タブと [精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-accuracy.html.md) タブ、および [サービスの正常性](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md) タブで異なります。
> 
> [サービスの正常性]タブの「予測リクエストの日時」は、
> 常に
> 予測サーバーが予測リクエストを
> 受信した
> 日時です。 この予測リクエストの追跡方法は、診断目的で予測サービスの正常性を正確に示しています。
> データドリフトタブと精度タブについて
> デフォルトで
> 、「予測リクエストの時間」は、予測リクエストを
> 送信した
> 時刻になります。これは、
> 予測履歴とサービスの正常性
> 設定で、予測タイムスタンプでオーバーライドできます。

さらに、両方のチャートには横軸に `Training` および `Scoring` のラベルがあります。 `Training` ラベルは、モデルのトレーニングデータのホールドアウトセットで作成された予測の分布を示すチャートのセクションを示します。 チャート上には常に1つのポイントがあります。 `Scoring` ラベルは、デプロイ済みモデルで作成された予測の分布を示すチャートのセクションを示します。 `Scoring` は、予測を作成するためにモデルが使用中であることを示します。 チャートには、時間の経過に伴う予測分布の変化を示す複数のポイントがあります。

### 連続値プロジェクトの場合

連続値プロジェクトの 時間経過に伴う予測 チャートには、トレーニングデータと予測データの両方の平均予測値に加えて、予測値の中央から±80%の範囲を表す視覚的インジケーターもプロットされます。 トレーニングデータをアップロードすると、グラフには10番目～90番目のパーセンタイルとターゲットの平均値の両方が表示されます（ [https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-mean.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-mean.png) ）。

チャートのポイント上にカーソルを置くと、その詳細が表示されます。

- 日付： ビンデータの開始日。 表示される値は、この日付からグラフの次のポイントまでの数に基づいています。 たとえば、ポイントAの日付が01-07で、ポイントBの日付が01-14の場合、ポイントAは01-07から01-13までのすべてをカバーします（01-07と01-13を含む）。
- 平均予測値： これは、ビンに含まれるすべてのポイントの値の平均です。
- 予測： ビンに含まれる予測の数。 異常なデータが疑われる場合、この値をその他のポイントと比較します。
- 10番目～90番目のパーセンタイル： その期間の予測のパーセンタイル。

ターゲットの平均値に関するこの情報は、トレーニングデータのポイント上にマウスを置いて表示することもできます。

### 二値分類プロジェクトの場合

二値分類プロジェクトの 時間経過に伴う予測 チャートは、 [デプロイを追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/index.html.md) したときに設定したラベルに基づいて、クラスのパーセンテージをプロットします（この例では `0` と `1` ）。 予測の出力結果のしきい値セットもレポートされます。 しきい値はデプロイをインベントリに追加したときに設定され、変更することはできません。

チャートのポイント上にカーソルを置くと、その詳細が表示されます。

- 日付： ビンデータの開始日。 表示される値は、この日付からグラフの次のポイントまでの数に基づいています。 たとえば、ポイントAの日付が01-07で、ポイントBの日付が01-14の場合、ポイントAは01-07から01-13までのすべてをカバーします（01-07と01-13を含む）。
- <class-label> : ビンに含まれるすべてのポイントに対する「Positive」クラスのポイントのパーセンテージ（この例では 0 ）。
- <class-label> : ビンに含まれるすべてのポイントに対する「Negative」クラスのポイントのパーセンテージ（この例では 1 ）。
- 予測の数： ビンに含まれる予測の数。 異常なデータが疑われる場合、この値をその他のポイントと比較します。

さらに、チャートには、トレーニングデータのターゲットの平均値が表示されます。 プロットされたすべてのポイントでは、ポイント上にマウスを置くと特定の値が表示されます。

チャートの右上隅には、連続モードとバイナリモードを切り替えるトグルもあります（二値分類デプロイの場合のみ）。

連続モードでは、予測しきい値を考慮せずに、Positiveクラス予測を0と1の間の確率として示します。

二値モードでは、予測しきい値が考慮に入れられ、作成されたすべての予測の各クラスのパーセンテージが示されます。

### 予測警告の連携

デプロイの [予測警告](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/humility-settings.html.md#prediction-warnings) を有効にすると、 [時間経過に伴う予測](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#predictions-over-time-chart) 棒グラフで、警告をトリガーする異常な予測値にフラグが設定されます。

> [!NOTE] 予測警告を利用できるモデル
> 予測警告は連続値モデルを使用するデプロイにのみ使用できます。 この特徴量は分類または時系列モデルに対応していません。

棒グラフの黄色のセクションは、ある時点における異常な予測を表しています。

特定の期間の異常な予測の数を表示するには、棒グラフのフラグ付き予測に対応するプロット上のポイントにカーソルを合わせます。

## バージョンセレクターの使用

データドリフトの表示を変更して、デプロイモデルの現在または以前のバージョンを分析できます。 モデルの置換が行われていない場合、最初に表示されるのは 現在 オプションだけです。 ドロップダウンにリストされるモデルは、 履歴 セクション（ [概要](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/dep-overview.html.md) タブ）にも表示されます。 この機能は、モデルまたはモデル画像で作成されたデプロイでのみサポートされます。

## 時間範囲および期間ドロップダウンの使用

範囲 および 解決 ドロップダウンを使用すると、3つのデプロイモニタリングタブ（ データドリフト 、 [サービスの正常性](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md) 、および [精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-accuracy.html.md) ）のきめ細かさを変更してデプロイの問題を診断できます。

範囲 ドロップダウン（1）を展開して、調べる時間範囲の開始日と終了日を選択します。 日付を選択した後で値を編集（最も近い時間に切り捨て）することにより、各日付の時刻を指定できます。 目的の時間範囲を決定して 範囲を更新する （2）をクリックします。 範囲 リセットアイコン（ [https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-refresh.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-refresh.png) ）（3）をクリックすると、時間範囲が以前の設定に復元されます。

> [!NOTE] 備考
> 日付ピッカーで選択できるのは、モデルのデプロイの [現行バージョン](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#use-the-version-selector) の開始日から現在の日付までの日時のみです。

時間範囲を設定した後、 期間 ドロップダウンを使用して日付スライダーのきめ細かさを決定します。 選択した時間範囲に基づき、単位を毎時、毎日、毎週、毎月から選択します。 選択された範囲に基づいて、以下の 単位 設定を使用できます。

| 単位 | 選択された範囲の要件 |
| --- | --- |
| 毎時 | 7日以内。 |
| 日次 | 1～60日。 |
| 週次 | 1～52週間。 |
| 月次 | 1か月以上120か月未満。 |

期間 ドロップダウンから新しい値を選択すると、日付選択 [スライダー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#use-the-date-slider) の期間が変化します。 そのあと、スライダーの開始ポイントと終了ポイントを選択して、対象期間にフォーカスできます。

選択したスライダーの範囲は、 [サービスの正常性](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md) 、および [精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-accuracy.html.md) タブに適用されます（複数のデプロイにわたって適用されることはありません）。

## 日付スライダーの使用

日付スライダーは、予測データとトレーニングデータの比較に使用する時間範囲を制限します。 スライダーの上の左右の端に表示される日付は、ページでの比較に現在使用されている範囲を示します。 スライダーの下の左右の端に表示される日付は、選択可能な予測データ全体の時間の範囲を示します。 円は、時間範囲で決定される「データ区分け」を示します。

スライダーを使用するには、ポイントをクリックしてラインを移動するか、エンドポイントを左または右にドラッグします。

視覚化は、更新された時間範囲の開始点からの予測をベースラインリファレンスポイントとして使用し、選択した時間範囲の最後の日付までに発生した予測と比較します。

周期性を維持したまま、別の時間間隔にスライダーを移動することもできます。 2つのエンドポイントの間でスライダーをクリックしてドラッグします（カーソルに手のアイコンが表示されます）。

上記の例では、3か月の時間間隔にわたるスライダーが表示されています。 スライダーをドラッグして、別の日付の3か月の時間間隔を維持できます。

デフォルトでは、スライダーは、ドリフトステータスの計算と表示に使用される日付範囲と同じ日付範囲に設定されています。 たとえば、ドリフトステータスの対象が先週である場合、デフォルトのスライダー範囲は先週から現在の日付までになります。

スライダーを移動しても、正常性ダッシュボードのデータドリフトステータスの表示には影響しません。 スライダーを移動すると、スライダーの上に リセット ボタンが表示されます。 このボタンをクリックすると、ドリフトステータスの範囲に一致するデフォルトの日付範囲にスライダーが戻ります。

## クラスセレクターの使用

多クラスデプロイでは、データドリフトタブのグラフに表示されるデータを変更するための [クラスベースの設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-accuracy.html.md#class-selector) が提供されます。

経時的予測の多クラスグラフ：

特徴量の詳細の多クラスグラフ：

## データドリフトタブでのドリルダウン

データドリフト > ドリルダウン チャートでは、デプロイされたモデルのトレーニングデータセットと、本番環境での予測生成に使用されるデータセットの間の、時間経過に伴う分布の差異が視覚化されます。 トレーニングデータセットで確立されたベースラインからのドリフトは、PSI（Population Stability Index）を用いて測定されます。 モデルが新しいデータを予測し続けると、時間経過に伴うドリフトステータスの変化が、追跡された各特徴量のヒートマップとして視覚化され、 [データドリフト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/glossary/index.html.md#data-drift) の傾向を特定できるようになります。

データドリフトはモデルの予測能力を低下させる可能性があるため、ある特徴量がいつドリフトし始めたかを見極め、（モデルが新しいデータで予測を続ける中で）そのドリフトがどのように変化するかを監視することは、問題の深刻度を推測するのに役立ちます。 ドリルダウン タブを使用して、デプロイ内の特徴量全体でデータドリフトのヒートマップを比較して、相関するドリフト傾向を特定できます。 さらに、ヒートマップから1つ以上の特徴量を選択して、 特徴量ドリフトの比較 チャートを表示できます。このチャートでは、基準期間と比較期間の間で特徴量のデータ分布の変化を比較して、ドリフトを視覚化できます。 この情報は、データ品質の問題、特徴量構成の変化、ターゲット特徴量のコンテキストの変化など、デプロイされたモデルでのデータドリフトの原因を特定するのに役立ちます。

ドリルダウン タブにアクセスするには：

1. デプロイをクリックし、デプロイインベントリからドリフト対応のデプロイを選択します。
2. デプロイで、データドリフトをクリックし、ドリルダウンをクリックします。
3. ドリルダウンタブで：

### ドリルダウン表示設定の設定

ドリルダウン タブには、次の表示コントロールが含まれています。

|  | コントロール | 説明 |
| --- | --- | --- |
| (1) | モデル | ヒートマップを更新して、ドロップダウンから選択したモデルを表示します。 |
| (2) | 日付スライダー | ダッシュボードで表示するデータの範囲を制限します（特定の期間にズームインするなど）。 |
| (3) | 範囲 (UTC) | デプロイ日付スライダーに表示する日付範囲を設定します。 |
| (4) | 単位 | デプロイ日付スライダーの時間のきめ細かさを設定します。 |
| (5) | リセット | ダッシュボードコントロールをデフォルト設定に戻します。 |

### 特徴量ドリフトヒートマップの使用

すべての特徴量の特徴量ドリフト ヒートマップには、次の要素とコントロールが含まれています。

|  | 要素 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| (1) | 予測時間（X軸） | 対応するドリフト値（PSI）の計算に使用する予測の時間範囲を表します。 X軸の下にある予測サンプルサイズの棒グラフは、対応する予測時間範囲中に行われた予測の数を表します。 |
| (2) | 特徴量（Y軸） | デプロイのデータセット内の特徴量を表します。 特徴量名をクリックして、以下の 特徴ドリフト比較を生成します。 |
| (3) | ステータスのヒートマップ | デプロイの各特徴量について、時間経過に伴うドリフトステータスを表示します。 ドリフトステータスの視覚化は、 デプロイオーナーによって設定された監視設定に基づいています。 デプロイオーナーは、 特徴量ドリフトと特徴量の有用性チャートの比較設定でドリフトと有用性が高いしきい値を設定することもできます。考えられるドリフトステータスの分類は次のとおりです。正常性（緑）: 特徴量のドリフトは最小限です。 必要なアクションはありませんが、しきい値に近づく特徴量は監視する必要があります。リスクあり（黄色） 低有用性の特徴量で、設定されたしきい値を超えるドリフトが発生しています。 注意して監視する必要があります。失敗（赤）：高有用性の特徴量で、設定されたしきい値を超えるドリフトが発生しています。 直ちに調査してください 特徴量の有用性は、特徴量のインパクトスコアをしきい値の有用性と比較して決定します。 有用性の高い特徴量の場合、特徴量のインパクトスコアは有用性が高いしきい値以上になります。 |
| (4) | 予測サンプルサイズ | 特定の期間のデータドリフトの計算に使用される予測データの行数を表示します。 予測サンプルサイズに関する追加情報を表示するには、チャート内のビンにカーソルを合わせて、予測範囲の時間とサンプルサイズの値を確認します。 |

### 特徴量のドリフト比較チャートの使用

特徴量ドリフトの比較 セクションには、次の要素とコントロールが含まれています。

|  | 要素 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| (1) | リファレンス期間 | ドリフト比較チャートのベースラインとして使用する期間の日付範囲を設定します。 |
| (2) | 比較期間 | データ分布を参照期間と比較する期間の日付範囲を設定します。 ヒートマップ上の対象エリアを選択して、比較期間として使用することもできます。 |
| (3) | 特徴量値（X軸） | 特徴量ドリフト比較チャートの特徴量データセット内の値の範囲を表します。 |
| (4) | レコードのパーセンテージ（Y軸） | 値の範囲で表されるデータセット全体の割合を表し、選択した参照期間と比較期間を視覚的に比較できます。 |
| (5) | 特徴量のドリフト比較チャートを追加 | 選択した特徴量の特徴量ドリフト比較チャートを生成します。 |
| (6) | このチャートを削除 | 特徴量のドリフト比較チャートの削除 |

**ヒント" "特徴量ドリフトヒートマップでの比較期間の設定**

比較期間として機能するヒートマップ上の対象領域を選択するには、クリックアンドドラッグして、特徴量ドリフト比較の対象期間を選択します。

特徴量のドリフト比較 チャートの追加情報を表示するには、チャートのバーにカーソルを合わせると、そのバーに含まれる値の範囲、それらの値が 参照期間 で表すデータセット全体に占める割合、および 比較期間 でのデータセット全体の割合が表示されます。