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。そ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、高度なオプションを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
パーティショニング	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。
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。
トレーニング時の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サイズを増やします。
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。
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。
バイアスと公平性	モデルの予測動作における公平性の計算やバイアスの特定に役立つ条件を設定します。
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。

更新しました February 22, 2022

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