# 予測AI

> 予測AI - モデル構築、モデルのインサイト、特殊なワークフローに関するさまざまなリファレンス資料を提供します。

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## Primary page

- [予測AI](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

次のセクションでは、予測および時間認識エクスペリメントの操作をサポートするリファレンスコンテンツを提供します。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| データパーティショニング | 検定タイプとデータ分割手法について説明します。 |
| 特徴量セット | DataRobotで生成された特徴量セットとカスタム特徴量セットの操作方法の詳細と、プラットフォームのどこでそれらを作成および管理できるかを示します。 |
| モデリングアルゴリズム | DataRobotがサポートする教師あり・教師なしモデリングアルゴリズムを一覧表示します。 |
| モデリングプロセス | モデリングモード、2段階モデル、データサマリー情報について説明します。 |
| モデル推奨プロセス | DataRobotによる推奨モデルの選択手順について説明します。 |
| リーダーボードのリファレンス | リーダーボードおよびブループリントリポジトリに表示されるバッジ、モデルアイコン、その他のリーダーボードインジケーターの参照表を提供します。 |
| 最適化指標 | モデル構築で利用可能なすべての指標について簡単に説明します。 |
| SHAPリファレンス | 協力ゲーム理論のフレームワークであるSHapley Additive exPlanationsの詳細について説明します。 |
| 特徴量の関連性 | 関連性、相互情報量とクラメールのVの指標の理解、関連性の計算方法について説明します。 |
| 保険特有の設定 | 詳細設定で設定されているエクスポージャー、イベント数、オフセットのオプションについて説明します。 |
| スライスされたインサイト | プロジェクトのデータのセグメントに基づいてインサイトを表示および比較できる、スライスされたインサイトについて説明します。 |
| バイアスと公平性のリファレンス | 公平性を計算し、モデルの予測動作のバイアスを特定するために使用される方法の概要を説明します。 |
| GA2Mの出力 | 格付表タブからダウンロードできる一般化加法モデル（GA2M）の出力について説明し、理解するのに役立ちます。 |
| 時系列リファレンス | 時系列モデリングを実装するためのDataRobotフレームワークを説明したリファレンス資料を提供します。また、DataRobotの時系列モデリングに関する詳細なリファレンス資料も各種用意しています。 |
| Eureqaモデルの高度なチューニング | Eureqaモデルについて、構築ブロックの変更、ターゲット式のカスタマイズ、およびその他のモデルパラメーターの変更を行う方法について説明します。 |
| Composable MLリファレンス | AIカタログのブループリント、モデルのメタデータ、機能に関する注意事項、センチメント分析の例に関する情報を提供します。 |
| Visual Artificial Intelligence (AI)リファレンス | DataRobotエクスペリメントの一部として画像を含めるためのワークフローとリファレンス資料を提供します。 |
| チャートとデータのエクスポート | 作成されたインサイトのダウンロードについて説明します。 |
| ワーカーキュー（NextGen） | NextGenでのモデリングワーカーと問題のトラブルシューティング方法を理解するのに役立ちます。 |
| ワーカーキュー（Classic） | Classicでのモデリングワーカーと問題のトラブルシューティング方法を理解するのに役立ちます。 |
| XEMPの質的強度 | XEMPの定性的強度を決定するために使用される計算について説明します。 |
| AIレポート（Classicのみ） | モデリングの結果とインサイトに関するレポートの作成方法について説明します。 |
| DataRobotとデータサイエンスの基礎 | よくある質問にわかりやすく回答します。 |