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カスタム指標のためのデプロイ予測データとトレーニングデータのエクスポート

本機能の提供について

Deployment prediction and training data export is off by default. この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。

機能フラグ:デプロイのトレーニングおよび予測データのエクスポートを有効にする

パブリックプレビュー版の機能です。デプロイの保存済みトレーニングデータと予測データ(スコアリングデータと予測結果の両方)をエクスポートして、DataRobotの外でカスタムビジネスまたはパフォーマンス指標を計算および監視することができます。 To export deployment predictions and training data for custom metrics, make sure your deployment stores prediction data. Then, generate and export prediction or training data, and use that data to create custom metrics outside DataRobot.

Export deployment prediction and training data

デプロイに保存されている予測データとトレーニングデータをエクスポートするには、次の手順を実行します。

  1. 上部のナビゲーションバーで、デプロイをクリックします。

  2. デプロイタブで、保存されている予測またはトレーニングデータを開いてエクスポートしたいデプロイをクリックします。

    備考

    [データのエクスポート]タブにアクセスするには、デプロイに予測データを保存する必要があります。 デプロイの設定で、チャレンジャーモデルの分析で予測行ごとの履歴保存を有効化していることを確認します。

  3. デプロイで、データエクスポートタブをクリックします。

Access or download training data

To access or download training data:

  • トレーニングデータの下にあるオープンアイコン をクリックすると、AIカタログにトレーニングデータが開かれます。

  • ダウンロードアイコン をクリックすると、トレーニングデータがダウンロードされます。

Access or download prediction data

To access or download prediction data:

1.以下の設定を行い、エクスポートする保存済み予測データを指定します。

![](../../images/stored-dep-data-export-settings-jp.png)

|  | 設定 | 説明 |
|-|---------|-------------|
| ![](../../images/icon-1.png) | モデル | 予測データをエクスポートするデプロイのモデル(現在または以前)を選択します。 |
| ![](../../images/icon-2.png) | 範囲 (UTC) | 予測データをエクスポートする期間の開始日と終了日を選択します。 |
| ![](../../images/icon-3.png) | 単位 | 日付スライダーの時間単位を選択します。 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。 時間範囲が7日を超える場合、単位を毎時にすることはできません。 |
| ![](../../images/icon-4.png) | リセット | データのエクスポート設定をデフォルトに戻します。 |

2.予測データの下にある予測データを生成をクリックします。

???"予測データ生成に関する注意事項"
    予測データを作成する際には、以下の点に注意してください。

    * 予測データの生成時にエクスポート可能な行数は、最大で20万行までです。 設定した時間範囲で予測データが20万行を超える場合は、範囲を縮小してください。

    * AIカタログで持つことができる予測エクスポート項目は、最大で100個までです。 エクスポート用の予測データを生成すると、AIカタログの予測エクスポート項目の数がその制限を超える場合は、AIカタログで古い予測エクスポート項目を削除してください。

    * 時系列デプロイで予測データを生成する場合、2つの予測エクスポート項目がAIカタログに追加されます。 1つは予測データ用、もう1つは予測結果用です。 [データのエクスポート]タブは予測結果にリンクしています。

予測データのエクスポートは、下図のように表示されます。

![](../../images/pred-data-export-jp.png)

3.予測データの生成後:

* オープンアイコン ![](../../images/icon-open.png) をクリックすると、AIカタログに予測データが開かれます。

* ダウンロードアイコン ![](../../images/icon-down.png) をクリックすると、予測データがダウンロードされます。

Use exported deployment data for custom metrics

エクスポートされたデプロイデータを使用して独自のカスタム指標を作成するには、エクスポートされたデータを含むCSVファイルから読み取り、エクスポートプロセスで自動的に生成された列を含む結果の値を使用して指標を計算するスクリプトを実行します。

この例では、エクスポートされた予測データを使い、DataRobotの予測タイムスタンプ(DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP)をDateFrameインデックス(または行ラベル)として、30日間のtime_in_hospital特徴量の変化を計算およびプロットしています。 また、エクスポートされたトレーニングデータをプロットのベースラインとして使用します。

import pandas as pd
feature_name = "<numeric_feature_name>"
training_df = pd.read_csv("<path_to_training_data_csv>")
baseline = training_df[feature_name].mean()
prediction_df = pd.read_csv("<path_to_prediction_data_csv>")
prediction_df["DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP"] = pd.to_datetime(
    prediction_df["DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP"]
)
predictions = prediction_df.set_index("DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP")["time_in_hospital"]
ax = predictions.rolling('30D').mean().plot()
ax.axhline(y=baseline - 2, color="C1", label="training data baseline")
ax.legend()
ax.figure.savefig("feature_over_time.png") 

DataRobotの列参照

DataRobot は、エクスポート用に生成された予測データに、以下の列を自動的に追加します。

説明
DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP 予測のタイムスタンプが格納されます。
DR_RESERVED_PREDICTION 連続値の予測値を示します。
DR_RESERVED_PREDICTION_<Label> 分類の予測値を示します。

更新しました December 21, 2022
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