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アプリケーション内で をクリックすると、お使いのDataRobotバージョンに関する全プラットフォームドキュメントにアクセスできます。

[ダウンロード]タブ

モデルの[ダウンロード]タブを使用すると、以下ができます。

  • モデルのエクスポート(1):モデルのバイナリファイルを作成し、スタンドアロン予測サーバーまたはHadoopクラスターにモデルを移行できます。マネージドAIクラウドのデプロイでは使用できません。
  • スコアリングコードJAR(2):ツリーベースモデルと線形モデル(リーダーボードのアイコン()で識別)用にエクスポート可能なJARファイルを作成します。
  • エクスポート可能なチャート(3):そのモデルのチャート、グラフ、およびデータを含む単一のZIPアーカイブをダウンロードします。チャートおよびグラフは.PNG形式でエクスポートされます。 モデルデータはCSV形式でエクスポートされます。

本機能の提供について

スコアリングコードJAR機能の有効化に関する情報については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。

移行を目的としたモデルのエクスポート

[ダウンロード]タブは、モデルを構築元のDataRobotアプリケーションから別のクラスターに移行する際に使用できます。例えば、DataRobotからモデルをエクスポートして、スタンドアロンの予測サーバー環境にインポートすることができます。「モデルエクスポート」「モデルのダウンロード」リンクをクリックし、モデル移行用のバイナリファイルを作成してダウンロードします。プロンプトが表示されたら、結果のファイルをローカルに保存します。

詳細については、モデル移行のセクションを参照してください。

備考

モデルをインポートするには、予測の管理アクセスが必要です。インポートとエクスポートはいずれもManaged AI Cloudデプロイでは使用できません。

スコアリングコードの生成

DataRobotでは、サポートされているモデルであれば、コード生成が自動的に実行されます。コードを利用できるかどうかは、リーダーボード上のスコアリングコードアイコンによって示されます。このオプションを使用すると、予測モデルの検定済みJavaスコアリングコードを近似なしでダウンロードできます。コードは任意の環境に容易にデプロイすることができ、DataRobotアプリケーションに依存しません。エクスポートした後、モデルのソースコードを表示して、予測の生成におけるDataRobotの各ステップの理解を深めることができます。

ダウンロードしたスコアリングコードの使用の詳細については、Javaコード生成のセクションを参照してください。

スコアリングコードとDataRobot Prime

DataRobot PrimeとスコアリングコードJARオプションでは、DataRobotアプリケーションに依存しないオフライン予測を目的として、簡単にデプロイできるコードを作成できます。どちらの方法がニーズに適しているかを判断するには、以下の点を検討してください。

要件 DataRobot Prime スコアリングコードJAR
元のモデルに対する精度 元のモデルに近似するコードを作成します。 元のモデルと全く同じ予測を作成します。
コード Java、Python Java
透明性 コードはモデルのシンプルなバージョンで、予測の「ビジネスルール」を作成します。これは、正確なモデルのレプリカが必要ない場合に使用します。 コードはより複雑ですが、モデルの正確なレプリケーションです。これは、モデルで予測を作成するためにDataRobotで使用される各ステップを確認する場合に使用します。
メリット モデルのシンプルなバージョンを表示して理解することができます。 モデルの予測に完全な透明性を提供します。

詳細については、DataRobot Primeを使用する理由を参照してください。

コンテンツのダウンロード

オレンジ色の「ダウンロード」リンクをクリックし、モデル情報のZIPアーカイブをダウンロードします。個々のチャートおよびグラフを保存するには、エクスポートのセクションで説明されているように、[エクスポート]ボタンを使用します。アーカイブには、以下のモデルタイプが含まれます。

チャート名 イメージ データ
ホットスポット
リフトチャート
特徴量ごとの作用*
特徴量ごとの予実*
特徴量のインパクト
ROC 曲線
各特徴量の効果係数
特徴量の有用性(木型アルゴリズム)

計算した場合、個々の特徴量のチャート画像をエクスポートすることができます。ZIPファイルをエクスポートする場合、部分依存および予測対実データ用に全てのチャート画像およびCSVファイルが取得されます。


更新しました April 13, 2022
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