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説明

説明タブには、モデル構築情報と機能の詳細が表示されます。

[リーダーボード]タブ 説明 ソース
ブループリント ブループリントを介して、データの前処理とパラメーター設定を表すグラフを提供します。 ブループリントは、DataRobotまたはユーザーによって作成されます。DataRobotのブループリント構造は、データセット、プロジェクトオプション、および列メタデータを考慮に入れて(パーティショニングステージの後)一度決定されます。autoハイパーパラメーターの値は、トレーニングプロセスの後半で決定されることがあります。特徴量セットに対応する特徴量タイプがない場合、特定のブループリントの入力およびパスはトレーニングの前に排除される場合があります。ユーザーが作成したブループリントの場合、構造はいつでも決定できます。
係数 一部のモデルに対して、最も重要な特徴量の視覚的表現と係数のエクスポート機能を提供します。 トレーニングデータ
制約 特定のXGBoostモデルに特定の特徴量とターゲットの間の単調(常に増加または常に減少)関係性を学習させます。 トレーニング、検証データ
データ品質処理レポート (以前の名称は欠損値) ブループリントの変換と補完に関する情報を提供します。 トレーニングデータ
Eureqaモデル Eureqa一般化加法モデル(GAM)、連続値モデル、および分類モデルのモデルブループリントへのアクセスを提供します。 パレート図では、Eureqa検定セット(DataRobotトレーニングのサブセット)が使用されます。連続値モデルおよび分類モデルで表示されるプロットでは、検証データが使用されます。
ログ 動作状態の結果を一覧表示します。 N/A
モデル情報 モデル情報を表示します。 トレーニングデータ
格付表 モデルの完全な検定済みパラメーターのエクスポートへのアクセスを提供します。 トレーニングデータ

更新しました September 29, 2022
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