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位置ごとの精度

空間設定でモデルの忠実度を評価するために、Location AIは強力なモデル評価ツールをDataRobotに追加します。Location AIのインサイトは、予測誤差の空間パターンを発見し、マップ視覚化のデータパーティション全体の予測エラーを視覚化するのに役立ちます。Location AIでは、これらのインサイトを個々のモデルの評価 > 位置ごとの精度タブで利用できます。

位置ごとの精度タブには、個々のモデル内の空間残差マッピングが表示されます。この機能は、Location AI ESDAと同様の視覚化を提供しますが、すべてのデータパーティションにわたって予測誤差指標を探索できます。

デフォルトでは、位置ごとの精度には、検定パーティションに基づいて一意のマップ上に残差(予測誤差)値が表示されます。同じ場所にあるポイントは、その場所にあるすべてのポイントの平均値を使用して表示されます。マップの視覚化設定は、Location AI ESDA視覚化と同じ方法で調整できます。ツールの追加設定には以下が含まれます。

  • データ選択:検定、交差検定、またはホールドアウトのいずれかで、視覚化するデータパーティションを設定します。

  • 指標の種類:各位置でレポートする値(残差、実測値、または予測値)を設定します。

  • 集約:併置された位置(平均、最小、最大、数または値)に使用する計算を設定します。

    • カウントは、データセット内の各ジオメトリのカウントをレポートします。ジオメトリ特徴量の六角グリッドまたはグリッドマップのカウントの合計をレポートします。

    • 値:すべてのジオメトリのカウントが1の場合、特徴量値を表示します(集計なし)。

位置ごとの精度は、さまざまなマップの視覚化もサポートします(Kernel密度マップ六角グリッド、およびヒートマップ)。


更新しました May 11, 2022
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