# 格付表

> 格付表 - モデルの「格付表」タブを表示し、モデルの検証されたパラメーターをエクスポートする方法。検証は、正しいパラメーターと再現性のある結果を保証します。

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## Primary page

- [格付表](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/rating-table-classic.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [格付表のダウンロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/rating-table-classic.html.md#download-rating-tables): In-page section heading.
- [格付表の変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/rating-table-classic.html.md#modify-rating-tables): In-page section heading.
- [ワークフローの概要](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/rating-table-classic.html.md#workflow-overview): In-page section heading.
- [詳細なワークフロー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/rating-table-classic.html.md#detailed-workflow): In-page section heading.
- [格付表の検定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/rating-table-classic.html.md#rating-table-validation): In-page section heading.

## Documentation content

リーダーボードでモデルに格付表 [https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-rating.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-rating.png) アイコンが表示される場合、モデルの完全な [検定済み](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/rating-table-classic.html.md#rating-table-validation) パラメーターをエクスポートできます。 検定によって、ダウンロードしたパラメーターが正しいこと、およびモデルのパフォーマンスをDataRobotの外部で再現できることを確認できます。 この機能を有効にした場合、テーブル係数を変更して [新しいテーブルを元の（親）モデルに適用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/rating-table-classic.html.md#modify-rating-tables) すると、リーダーボードで新しい「子」モデルを使用できます。

GA2Mモデルの場合、モデルの出力に含まれる [二項間の交互作用を指定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/ga2m.html.md) できます。
格付表を操作する前に [注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/rating-tables.html.md#feature-considerations) を確認してください。

## 格付表のダウンロード

格付表係数をエクスポートするには：

1. リーダーボードから、このアイコンのあるモデルを識別します。このアイコンは、モデルから格付表が生成されたことを示します。
2. モデルを展開して、格付表タブをクリックします。 （表示される画面は権限に応じて異なる場合があります。）
3. 表のダウンロードリンクをクリックして、CSVファイルを保存します。 格付表の出力の解釈については、この追加情報を参照してください。
4. テキストエディターまたはスプレッドシートアプリケーションで格付表を変更します。 該当する場合は、親モデルに変更した格付表をアップロードして、その格付表で新しい子モデルを作成できます。

## 格付表の変更

格付表を変更して元の親モデルにアップロード（およびモデルを実行）すると、元の親モデルの格付表の変更されたバージョンで子モデルが作成されます。 リーダーボードから使用できる新しいモデルは、親と同じ特徴量モデルにアクセスできますが、以下のような違いがあります。

ここでは、新しい子モデルの作成のワークフローの概要に続いて [詳細](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/rating-table-classic.html.md#detailed-workflow) を説明します。

### ワークフローの概要

変更した格付表でモデルを構築するための手順の概要を以下に示します。

1. 親モデルから格付表をダウンロードします。
2. 適切なエディター を使用して、DataRobotの外部で格付表を変更します。
3. 変更した格付表を親モデルにアップロードします。
4. 新しいモデルをスコアリングして、リーダーボードに追加します。
5. 子モデルを開く をクリックして、新しいモデルを表示します。
6. 変更した格付表で同じ操作を繰り返すには、子の格付表をダウンロードします。
7. DataRobotの外部で子の格付表を変更します。
8. 新しく変更した格付表を親モデルにアップロードします。
9. 手順4に戻って必要な回数だけ繰り返します。

### 詳細なワークフロー

ここでは、格付表の操作手順の詳細について説明します。

1. リーダーボードで格付表アイコンが表示されているモデルを選択します。 これが親モデルです。
2. 親モデルの格付表をダウンロードします。
3. 適切なテキストエディターまたはスプレッドシートを使用して、格付表CSVファイルの係数を編集します。
4. エクスポートした格付表を変更した後、ドラッグアンドドロップまたは参照して新しい格付表をアップロードします。 すべての使用可能な格付表（新しくアップロードしたものと以前にアップロードしたもの）がアップロードしたテーブルに表示されます。
5. 必要な場合、鉛筆アイコンをクリックして、アップロード済みの格付表の名前（最大50文字）を変更できます（この手順を実行できるのはモデルを実行する前だけです）。 子モデルの名前は、作成元の格付表の名前に基づきます。 格付表の名前はアプリケーション外でも変更できます。 既存の名前を指定すると、格付表の名前に数字が追加されます。
6. リーダーボードに追加リンクをクリックして、新しいモデルの作成とスコアリングを行います。 最初に新しい格付表が検定され、構築が完了した後、新しい子モデルがリーダーボードで使用可能になります。 緑のチェックは、検定とアップロードが正常に行われた格付表を示します。それ以外の場合、問題を示すエラーメッセージが表示されます。 （構築ステータスは、ワーカーキューで監視できます。）
7. 構築が完了した後、表示する子モデル/格付表のペアに対応する子モデルを開くリンクをクリックします。 子モデルの格付表タブが開きます。 子モデルの名前はModified Rating Table: <rating_table_name>.csvです。子モデルはリーダーボードに表示され、リーダーボードからアクセスできます。

子モデルからは、以下の操作を行うことができます。

| リンク | アクション |
| --- | --- |
| 表のダウンロード | 子モデルの格付表をダウンロードします。 格付表の係数を変更して同じ操作を繰り返すには、子の格付表をダウンロードし、変更した子の格付表を親にアップロードしてスコアの比較を行う、必要に応じてプロセスを続行します。 |
| 親モデルを開く | 親（元の）モデルの格付表タブに戻ります。 ここから、新しい表のアップロードと新規モデルの構築に加えて、構築済みの子モデルを開くことができます。 |

> [!NOTE] 備考
> 新しい格付表を子モデルにアップロードすることはできません。 格付表は親モデルに対してのみアップロードできます。

## 格付表の検定

格付表（GA2Mなど）を生成するモデルを構築する際、DataRobotでは、モデルがリーダーボードで使用できるようになる前にモデルの検定が実行されます。 検証を行うために、DataRobotではJava格付表スコアリングコードによって作成された予測（その特定の格付表を作成する同じ予測）とDataRobotアプリケーション内のPythonコードモデルによって作成された予測（格付表CSVファイルから独立した予測）が比較されます。 これらの予測が異なる場合、格付表の検定が失敗し、モデルはエラーとしてマークされます。