高度なオプション¶

データをインポートしてターゲット特徴量を選択すると、データページが表示されます。このページから高度なモデリングパラメーターにアクセスするには、高度なオプションの表示リンクをクリックします。

これらのパラメーターは、次のセクションに要約されています。

オプション	説明
その他	追加パラメーターを設定し、モデルの構築に影響を与える値を変更します。
バイアスと公平性	公平性を計算し、モデルの予測動作のバイアスを特定して軽減を試みるのに役立つ条件を設定します。
クラスタリング	時系列クラスタリングプロジェクトでDataRobotが検出するクラスターの数を設定します。
外部モデルの予測インサイト	外部モデルをDataRobot AutoML環境に取り込み、リーダーボードに表示し、DataRobotの評価インサイトのサブセットを実行してDataRobotモデルと比較します。
特徴量制約	単調性制約を設定して特徴量とターゲットの間の影響を制御します。
パーティション	トレーニング/検証/ホールドアウトおよび検証タイプのためにデータを分割する方法を設定します。
パーティション：日付/時刻	OTVまたは時系列プロジェクトでのデータの分割方法を設定します。
スマートダウンサンプリング	モデルの構築時間を短縮するためにマジョリティークラスをダウンサンプルします。
時系列	さまざまな高度なオプション、または時系列固有の高度なオプションを設定します。
トレーニング時の画像オーグメンテーション	新しいトレーニング画像を作成して、トレーニングデータの量を増やします。
GPU	GPUサポートを有効化して、ディープラーニングモデルの実行時間を改善します。