# 時系列の精度

> 時系列の精度 - 日付/時刻パーティショニングを指定したときに表示される「時系列の精度」タブを使って、予測値が時間とともにどのように変化するかを可視化する方法。

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## Primary page

- [時系列の精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [表示で使用されるデータ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#data-used-in-the-displays): In-page section heading.
- [時間経過に伴う予測値と実際の値の比較](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#predicted-actual-over-time): In-page section heading.
- [線の連続性の理解](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#understand-line-continuity): In-page section heading.
- [線の色の理解](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#understand-line-color-indicators): In-page section heading.
- [予測表示と実測表示の変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#change-the-predicted-actuals-display): In-page section heading.
- [表示されたバックテストの変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#change-the-displayed-backtest): In-page section heading.
- [すべてのバックテストオプション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#all-backtests-option): In-page section heading.
- [予測距離の変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#change-the-forecast-distance): In-page section heading.
- [トレーニングデータの計算](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#compute-training-data): In-page section heading.
- [カレンダーイベントの識別](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#identify-calendar-events): In-page section heading.
- [ビンデータの識別](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#identify-the-bin-data): In-page section heading.
- [ビニングの解像度の変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#change-the-binning-resolution): In-page section heading.
- [日付範囲を変更する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#change-the-date-range): In-page section heading.
- [表示のフォーカス](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#focus-the-display): In-page section heading.
- [表示のズーム](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#zoom-the-display): In-page section heading.
- [データのエクスポート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#export-data): In-page section heading.
- [系列ごとの表示](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#display-by-series): In-page section heading.
- [選択した系列の計算](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#compute-a-selected-series): In-page section heading.
- [複数の系列を計算](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#compute-multiple-series): In-page section heading.
- [残差チャートの解釈](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#interpret-the-residuals-chart): In-page section heading.

## Documentation content

時系列の精度 タブでは、時系列での予測がどのように変化するかを視覚化します。 デフォルトでは、最新（最初）のバックテストのトレーニングデータおよび検定データの予測値および実測値と時間値の比較が表示されます。 これは、予測のデプロイと作成に使用されるバックテストモデルです。 （つまり、検定セットのモデルです。）

この視覚的表現は、OTVと時系列モデリングの間で多少異なります。 時系列の場合、ツールの標準の特徴量に加えて、予測距離（モデル構築を実行する前に選択した予測値の範囲）に基づいて表示することができます。

> [!NOTE] 備考
> 複数系列プロジェクトをモデリングする場合、モデル化する系列を選択する[追加のドロップダウンがあります。 また、トレーニングデータが明示的に要求されるまで、チャートには検証データが反映されます。 以下の [複数系列固有の詳細](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#display-by-series) を参照してください。

すべての場合において、グラフのデフォルト表示では検定データの予測（白抜きのオレンジ色の円が線で接続された実測値と青い円が線で接続された予測値）が表示されます。 プロジェクトを作成したときに [カレンダーファイル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/ts-reference/ts-adv-opt.html.md#calendar-files) を使用した場合、 [カレンダーイベント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#identify-calendar-events) を示すマーカーも表示されます。

トレーニングデータに対する予測 リンクをクリックし、トレーニングデータの結果を表示に追加します。

> [!NOTE] 備考
> モデリングデータセットの作成後にデータセットが設定済みしきい値を超える場合、 時系列の精度 トレーニング計算は無効化されます。 デフォルトのしきい値は500万行です。

時系列の精度 では、 [リフトチャート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/lift-chart-classic.html.md) に表示される情報と同様に（違いもあります）、選択した期間の値がチャートに表示されます。 両方のチャートはビニングされ、グラフ化します。 （ 時系列の精度 ビンはチャートの下にヒストグラムとして表示されませんが、ビニング情報はチャート自身の [ホバーヘルプ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#identify-the-bin-data) として表示されます。） 時系列の精度 タブ内のビンは同じ幅—各ビンの時間範囲は同じ—ですが、リフトチャート内のビンは同じサイズで各ビンに同じ行数が含まれます。

時系列の精度 タブでは2つのプロット（ 予測値&実測値 プロットと [残差](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#interpret-the-residuals-chart) プロット）が使用可能です。

## 表示で使用されるデータ

時系列の精度 タブおよび関連付けられたグラフは、 [日付/時刻パーティショニング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-adv-modeling/ts-date-time.html.md) で作成されたすべてのモデルで使用できますが、OTVと時系列/複数系列モデリングでオプションが異なります。

タブを開くと、グラフにはデフォルトで最新（最初）のバックテストの検定セットの 予測値と実測値 が表示されます。 リーダーボードに戻って 実行 ボタンをクリックして追加のバックテストの表示を計算する必要がありますが、表示に別のバックテスト（またはすべてのバックテスト）を選択できます。 ホールドアウトのロックが解除されている場合、ホールドアウトのパーティションをクリックしてホールドアウト予測を表示できます。 ロックされている場合、リーダーボードからロックを解除して、この表示に戻って結果を表示できます。

データの量が小さい場合、チャートにはすべてのデータが一度に表示されます。表示の一部をフォーカスするには、チャートの下に表示されるプレビューの日付範囲スライダーを使用します。

大きいデータセット（約500行以上）の場合、プレビューには、すべての結果が表示されますが、チャートそのものにはスライダーで指定された選択範囲だけが表示されます。 データの別の領域を表示するには、セレクターをスライドさせます。 デフォルトでは、直近の1000個の時間マーカーが表示されます（設定した [解像度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#change-the-binning-resolution) に依存します）。

このタブには、表示を変更するいくつかのオプションがあります。 全ての日付/時刻パーティショニングされたプロジェクトでは、以下の操作を実行できます。

1. 表示されたバックテスト を変更するか、すべてのバックテストを表示する。
2. プロットする系列 を選択する（複数系列のみ）。
3. 予測距離 を選択する（時系列および複数系列のみ）。
4. トレーニングデータを計算および表示する 。
5. 追加設定 を展開し、必要に応じて 表示解像度を変更する 。
6. 日付範囲を変更する 。
7. 枠に合わせてズーム 。
8. データの エクスポート 。
9. 残差値チャート の表示。
10. カレンダーイベント の識別。

## 時間経過に伴う予測値と実際の値の比較

時間の経過に伴う予測値と実測値 チャートは、プロジェクト内の各バックテストに関する有益な情報を提供します。 複数のバックテストを比較することによって、データに最も適したモデルを容易に識別して選択できます。 チャートを見る際の注意事項を以下に示します。

### 線の連続性の理解

単一のバックテストを表示するときは、線が連続していないことがあります。 これは、ビニングされた時間範囲の1つでデータが欠損しているからです。 たとえば、週1に多くのデータがあり、週2にデータがなく、週3に多くのデータがある場合があります。この場合、週1と週3の間にある不連続性がチャートに反映されます。

[すべてのバックテストを表示](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#all-backtests-option) する場合、基本的に3つのシナリオがあります。 バックテストが完全に連続している：1月1日～1月31日、2月1日～2月28日など。バックテストが重複している：1月1日～2月15日、2月1日～3月15日など。バックテストに一つ以上のギャップがあることがあります（ [日付/時刻パーティション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/ts-adv-modeling/ts-date-time.html.md) を設定したときに設定されます）。 これらのバックテスト設定オプションは、「すべてのバックテスト」ビューに反映されるので、チャートのバックテストの線が重複したりギャップで分割されることや連続することがあります。

### 線の色の理解

時間の経過に伴う予測値と実測値 チャートでは、実測値がオレンジの白抜きの円で表されます。 検定セットに基づく予測値は青の塗りつぶし円で表されます。これは、バックテスト表現の青い部分に相当します。 各バックテストの [トレーニングデータ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#compute-training-data) の予測を計算して含めることもできます。 チャートの下のバーは、トレーニングデータと検定データの境界を示します。

## 予測表示と実測表示の変更

データの評価に役立ついくつかのヒントとトグルがあります。

### 表示されたバックテストの変更

DataRobotでは、デフォルトで最初のバックテストが表示されますが、 バックテスト ドロップダウンから別のバックテストや [すべてのバックテスト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#all-backtests-option) に変更することができます。 DataRobotでは、プロジェクトを構築する際にすべてのバックテストが実行されますが、 時系列の精度 チャートで表示する前に、バックテストのモデルを個々に計算し、その検定の予測を計算する必要があります。 この操作を行うまで、バックテストはグレー表示され、その内容を表示することができません。 別のバックテストのチャートを表示するには、最初に予測を計算します。

#### すべてのバックテストオプション

DataRobotでは、最初にバックテスト1のデータが計算されて表示されます。計算済みのすべてのバックテストの値を表示するには、 バックテスト ドロップダウンから すべてのバックテスト を選択します。 ドロップダウンから個々のバックテストを計算するか、リーダーボード上のモデルの 実行 ボタンをクリックしてすべてのバックテストを一度に計算することができます。

後続のバックテストを計算するとき、大きいデータ範囲をサポートするためにチャートが拡大し、それぞれの計算済みバックテストがデータの総範囲のコンテキストで示されます。 （ すべてのバックテスト が選択されていることを確認してください。）

すべてのバックテスト を選択すると、すべてのバックテストにわたる検定（およびロックが解除されている場合はホールドアウト）の予測値と実測値だけが表示に含まれます。 [トレーニングデータの計算](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#compute-training-data) を行っていても、このオプションではトレーニングデータは表示されません。

すべてのバックテスト を選んだ場合のツールチップの動作は、ひとつのバックテストを選んだ場合と若干異なります。 ツールチップは、ビンの内容をレポートする代わりに、個々のバックテストをハイライトします。 クリックすると、そのバックテストのチャートがフォーカスされます（ドロップダウンからバックテストを手動で選択した場合と同様です）。

### 予測距離の変更

時系列プロジェクトおよび複数系列プロジェクトの場合、予測距離（モデル構築を実行する前に選択した将来値の範囲）に基づいて表示を行うことができます。

別の予測距離を設定すると表示が変更されて、その距離の予測が可視化されます。 たとえば、「各ポイントを予測する際に2日前に予測データと実際の検定データを表示する」場合などが考えられます。右向きまたは左向きの矢印をクリックして、増分単位（日や週など）ごとに距離を変更します。下向きの矢印をクリックすると、距離を設定するダイアログが開きます。

大きい（ダウンサンプル済み）データセットまたは広い予測ウィンドウを含むプロジェクトで作業する場合、DataRobotではオンデマンドで時系列の精度が計算され、対象の予測距離を指定できます。 チャートでナビゲートした各距離に対して、結果を計算してインサイトを表示するよう求めるメッセージが表示されます。 この操作を行うことによって、不要なコンピューティングリソースを使用することなく、モデルを運用環境に確実にデプロイするためにチェックする必要のある距離の数を特定できます。

### トレーニングデータの計算

一般的に、DataRobotモデルでは、検定の予測（およびロック解除されている場合はホールドアウト）だけがモデルインサイトとモデルパフォーマンスの評価に使用されます。 過去の履歴とトレンドを表示すると有益なことがあるので、日付/時刻パーティショニングの 予測値&実測値 チャートでは、トレーニング予測を表示に含めることができます。 しかし、トレーニングデータでの予測は、将来のデータを予測するモデルの機能を正しく測定するものではありません。

トレーニングデータと検定データを使用した完全な結果を表示するには、 トレーニングデータを表示 をクリックします。 このオプションは、 すべてのバックテスト （ バックテスト ドロップダウン）ではなく、個別のバックテストが選択されている場合にのみ使用できます。 視覚的表現では、週単位の変動に加えて全体的なトレンドが捉えられます。 時系列データセットの場合、予測では若干のラグが発生する場合がありますが、 時系列の精度 タブでは、モデルで高い精度で予測が行われていることが示されます。

トレーニングデータのない計算：

トレーニングデータの計算：

### カレンダーイベントの識別

プロジェクトを作成するときに [カレンダーファイル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/ts-reference/ts-adv-opt.html.md#calendar-files) をアップロードすると、カレンダーにリストされているイベントが発生した場所を示すインジケーターが 時系列の精度 グラフに表示されます。 これらのマーカーは、チャートに表示される実測値と予測値のコンテキストを提供します。 マーカーの上にカーソルを置くと、イベントの情報が表示されます。

複数系列プロジェクトの場合、イベントは系列固有であることがあります。 イベントを表示するには、プロットする系列を選択して、タイムラインでイベントを見つけます。目的のイベントの上にカーソルを置くと系列IDおよびイベント名を含む情報が表示されます。

### ビンデータの識別

時系列の精度 タブでは、ビニングを使用してデータのセグメント化とプロットが行われます。 日付/時刻のパーティショニングモデルでは、ビンは均等の幅（ [解像度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/aot-classic.html.md#change-the-binning-resolution) によって定義された同じ時間範囲）で、異なる数のデータポイントを含むことがあります。 ビンの上にマウスを置くと、平均実測値と予測値のサマリー（または「 欠損値 」）に加えて、行数とタイムスタンプが表示されます。

> [!NOTE] 備考
> データの量が小さい場合、それぞれの予測ポイントと実測ポイントが個々にチャートにプロットされます。

### ビニングの解像度の変更

デフォルトでは、最もきめ細かいビニング解像度が表示されます。 解像度は、 期間 ドロップダウン（時系列および複数系列の 追加設定 内）から変更できます。 解像度を増やすと、データをさらに集計して、高レベルの傾向を表示できます。 これは、指定期間においてデータが均等に分散していない場合に便利です。 たとえば、1つの週に多くのデータポイントがあり、次の2週にデータポイントがない場合、月の解像度で集計するとデータ内のギャップが視覚的に圧縮されます。 使用可能な解像度オプションは、データの検出された時間ステップによって決定されます。

バックテスト1、日単位：

バックテスト1、週単位：

バックテスト1、月単位：

ただし（データセットに通常のタイムステップがある場合でも）ビンの開始日がデータセットの日付と同じでない場合があります。 その理由は 時系列の精度 ビンが常にデータセットの終了日を含むように調整されているからです。 これにより、最終データポイントを含めるために、たとえビンがデータセットの周期性との整合性を失う場合でも、単一の 時間単位の長さ だけシフトされる可能性があります。

たとえば、毎週のデータ（月曜日から日曜日までのデータの集計）に基づくデータセットを考えてみます。月曜日が常に週の始まりです。 月曜日のデータの間隔は7日ですが、月曜日が含まれるように 時系列の精度 ビンは（月曜日から月曜日ではなく）火曜日から火曜日の範囲になることがあります。

### 日付範囲を変更する

完全な日付範囲を表示する トグルを使用すると、データセット全体の範囲に合わせてチャートのスケールを変更できます。 つまり、完全な範囲に再スケールすると、検定およびトレーニングにどれだけのデータが使用されているかがコンテキストによって解釈可能になります。 たとえば、2017年1月1日から2017年12月30日までのデータセットをアップロードする場合を考えてみます。10月/ 11月と11月/ 12月のバックテストを作成すると、フルレンジプロットは完全なデータセットに対するバックテストのサイズを示します。

すべてのバックテスト を選択すると、チャートにデータセット全体の検定データが表示され、範囲内の各バックテストがマークされます。

### 表示のフォーカス

チャートの下にあるデータ範囲スライダーを使用して、時間プロットの特定の範囲をハイライトし、データのサブセットを選択します。 表示データのさらに小さい部分（バックテストまたは高い解像度など）を表示する場合、スライダーを目的の部分に移動します（ボックスの端をドラッグしてサイズを変更し、ボックス内をクリックして移動します）。表示の目的の部分がフォーカスされます。 完全な表示：

フォーカスされた表示：

データの量が多い場合、プレビューには選択されたバックテストの完全な結果が表示され、チャートにはスライダーで選択された範囲内に含まれるデータだけが反映されます。 詳細を調査するには、スライダーをドラッグしてデータのサブセットを選択します。 スライダーの選択範囲には、デフォルトで最大1000のビンが含まれます。 データの結果が1000ビンを超える場合、最近の1000のビンが表示されます。 スライダーの端をドラッグして1000より小さい値を指定できますが、選択範囲を大きくした場合、最近の1000のビン（プレビューの右側）がハイライトされ、それに従ってチャートが更新されます。

### 表示のズーム

枠に合わせてズーム ボックス（時系列および複数系列の 追加設定 内）を選択すると、チャートのY軸の値がターゲット値の最小値と最大値に変更されます。 このボックスをオフにすると、チャートにはターゲット値の完全な範囲が表示されます。 二値分類プロジェクトの場合、ズームはデフォルトで無効化されていて、Y軸の範囲には0～1が表示されます。 枠に合わせてズーム を有効にすると、現在選択されているバックテスト（および複数系列の場合は系列）の実測値と予測値の両方の範囲内のチャートが表示されます。

たとえば、可能な値が0～150,000であるターゲット（ `sales` ）の例を考えてみます。ただし、すべての予測値または実測値、あるいはその両方は約15,000～60,000の間です。 枠に合わせてズーム が選択されている場合、Y軸には、約15,000から約60,000（既知の最大値）までがプロットされます。

このオプションをオフにするとY軸の範囲は0～150,000になり、すべてのデータポイントは大体150,000～60,000の間でグループ化されます。

予測値の最大値と最小値がターゲットの最大値と最小値と同じ（またはほぼ同じ）場合、このボックスをオンにしても表示は変更されないことがあります。 プロットの下にあるプレビュースライダーは常に枠に合わせた状態で表示されます（メインチャートで使用されているスケールに一致しません）。

### データのエクスポート

エクスポート リンクをクリックして、現在表示しているチャートの背後のデータをダウンロードします。 選択したバックテスト、予測距離、および系列（該当する場合）、そして平均値または絶対値の残差のCSVデータをコピーまたはダウンロードするためのダイアログボックスが表示されます。

## 系列ごとの表示

プロジェクトが [複数系列](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/time/multiseries.html.md) の場合、プロットコントロールは系列数に依存します。 プロジェクトには最大100万の系列と最大1000の予測距離を含めることができるため、すべての系列データの精度チャートを計算することは非常に計算集約的で、多くの場合不要です。 これを回避するために、DataRobotは最初の x 系列のすべてまたは一部を計算し、単一の予測距離で名前順にソートします。

> [!NOTE] 備考
> 計算は 検証 データに適用されます。トレーニングデータの計算も実行できますが、系列ごとに個別に実行されます。

計算された系列数は、予想されたスペースとメモリー要件に基づいています。 その結果、複数系列の 時系列の精度 ランディングページは、次の3つのオプションのいずれかになります。

- 設定された予測距離ごとのデータセット（系列数）が比較的小さく、基準しきい値を超えない場合、DataRobotはモデル構築中に時系列の精度を計算します。 タブを開くと、距離ごとの各系列のチャートが利用可能になります。
- データセットが大きすぎるため、メモリーとストレージの要件によってモデル構築時に顕著な遅延が発生しますが、一括計算を適用できるほど大きくない場合は、次のようにランディングページから選択した計算を実行を求めるプロンプトが表示されます。
- すべての系列の計算がさらに高いしきい値（過剰な計算時間が発生する可能性を防止するしきい値）を超える場合、ランディングページに追加されたオプションを使って、各系列および一括で計算できるようになります。

系列ごとの計算にDataRobotが使用する方法は、次の機能に適用できます。

- 時系列の精度
- 予測値と実測値の比較
- 時間経過に伴う異常
- 時系列ベースの精度/異常比較の モデル比較

### 選択した系列の計算

次の状況においてオンデマンドで 時系列の精度 を計算します。

- プロジェクトで計算の基準しきい値を超えています。
- オンデマンド計算系列の予測距離を変更しました。
- プロジェクトで 一括計算 が起動されましたが、特定系列の結果だけが必要です（すべての系列を実行して必要なリソースを消費したくありません）。

系列の計算が実行されたかどうかに関係なく、 プロットする系列 ドロップダウンで目的の系列を検索できます。

選択した系列を計算するには：

1. プロットする対象の系列を選択します。 または、計算された系列すべての平均をプロットします。 備考プロジェクトで一括計算オプションが起動された場合、プロットする系列の平均を選択すると、まずDataRobotは一括系列制限値で特定された系列数の精度を計算します。
2. 必要に応じて、予測距離を変更します。
3. いずれかのボタンをクリックして計算を開始します。計算するバックテストに応じて、オプションが異なります。 計算はすべての系列に適用されますが、選択した予測距離のみに適用されます。 次のいずれかを選択します。 ボタン説明予測距離を計算X/ すべてのバックテスト選択した設定（系列、予測距離）ですべてのバックテストのインサイト データを計算します。 プロジェクト設定によっては、計算負荷が高くなる場合があります。予測距離を計算X/ バックテストX選択した系列のインサイトデータを計算しますが、選択した予測距離で選択したバックテストのみを計算します。

### 複数の系列を計算

プロジェクトが中間のしきい値を超えると、DataRobotは系列を一括で計算（ 複数系列の計算 ）するオプションを提供します。 これらの計算にはかなりの時間がかかる可能性があるため、DataRobotは一括アクションでもすべての系列を計算しないようストレージのしきい値を適用します。 アクティベーションボタン上のヘルプテキストには、総系列数と、各計算要求で計算される数に関する情報が表示されます。

この例では、DataRobotはプロジェクトで2300の系列を検出しましたが、しきい値を下回るようにするために、1回の計算で最初の943の系列（英数字順の系列制限）のみを計算します。 一括計算方式では、一度に複数のバックテストを計算することはできません。

> [!NOTE] 備考
> 計算に使用できる系列数は、 [予測値と実測値の比較](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/fore-act.html.md) タブで異なります。 これは、 時系列の精度 が単一の予測距離に対して計算を行うのに対し、 予測値と実測値の比較 では距離の範囲を計算します。 その結果、 予測値と実測値の比較 の系列制限は、ここに表示されている数値を予測範囲のステップ数で割ったものになります。

一括計算を行うには、プロットする系列、バックテスト、予測距離を選択します。 選択内容によって、計算オプションが異なります。

**単一系:**
単一系列 のすべてまたは選択したバックテストのインサイトが必要な場合：

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/aot-multi-4.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/aot-multi-4.png)

プロットする系列として 平均 を選択すると、DataRobotは最大系列制限の計算を実行して、許可または選択したバックテストを実行します。 これは非常に計算集約的であることに留意してください。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/aot-multi-5.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/aot-multi-5.png)

**複数系列:**
最大系列数の精度計算が必要な場合は、一括オプションを使用してください。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/aot-multi-2-jp.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/aot-multi-2-jp.png)

一括計算が完了すると、ヘルプテキストに示されている英数字順に処理された系列数で 時系列の精度 の結果を利用できます。 まだ計算されていない系列を検索すると、その系列と次の x 系列を計算するオプションが表示されます。

特定制限を超える系列の精度チャートを表示するには、最初の一括計算を実行し、その範囲外の系列を選択します。 選択すると、一括アクティベーションボタンが返され、次の x 系列を計算するオプションが表示されます。


## 残差チャートの解釈

残差 チャートは、実測値と予測値の差分をプロットするので。 データ内にモデルで考慮されておらず説明されないトレンドがあるかどうか、および時間の経過に伴うモデルの誤差の変化を可視化するために役立ちます。 予測値&実測値 タブで使用できるものと同じコントロールを使用することによって、表示を変更してデータの特定の領域を調査することができます。

チャートには残差チャートの評価の数値的方法であるダービン=ワトソン統計も表示されます。 検定データに対して計算されたダービン=ワトソンは、統計的回帰分析から残差内の自己相関を検出するために使用されるテスト統計です。 統計の値は常に0～4で、2がサンプルに自己相関がないことを示します。

デフォルトでは、このチャートは、プライマリ日付/時刻特徴量（X軸）に対して平均残差（Y軸）をプロットします。

絶対値残差 ボックスを選択すると、残差が絶対値として表示されます。

残差 チャートを評価する際には、以下の点に注意してください。

- 残差がpositiveの場合（および 絶対値残差 が選択されていない場合）、実測値が予測値よりも大きいことを意味します。
- 予期しない変化が見られる場合は、トレンドをよりよく説明できる特徴量をモデルに追加することを検討してください。
- 容易に説明できるトレンド（「常に祝休日の販売予測が低く、サマーセールの販売予測が高すぎる」など）を探します。
- トレンドを説明するのに役立つ、 事前に既知 の特徴量を追加することを検討してください。