# 予測距離ごとの精度

> 予測距離ごとの精度 - Use the Forecasting Accuracy tab as a visual indicator of how well a model predicts at
> each forecast distance in the project's forecast window.

This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context.

Companion generated at `2026-10-09T14:18:51.442059+00:00` (UTC).

## Primary page

- [予測距離ごとの精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/build-workbench/experiments/experiment-insights/fcast-accuracy.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [次のステップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/build-workbench/experiments/experiment-insights/fcast-accuracy.html.md#next-steps): In-page section heading.

## Documentation content

| タブ | 説明 |
| --- | --- |
| パフォーマンス | エクスペリメントの予測ウィンドウ内の各予測距離において、モデルがどの程度正しく予測するかを視覚的に示します。 Time-aware only |

Use Forecasting Accuracy to help determine, for example, how much harder it is to accurately forecast four days out as opposed to two days out. チャートには、将来における時間経過に伴う精度の変化が示されます。 このインサイトは、すべての時系列エクスペリメント（単一系列と複数系列の両方）で利用可能です。

各予測距離に対して、ポイントは以下の内容を表します。

- 緑（バックテスト1）: リーダーボードに表示される検定スコア。最初（最も最近）のバックテストの検定スコアを表します。
- 青（すべてのバックテスト）：リーダーボードに表示されるバックテストスコア。すべてのバックテストにわたる平均検定スコアを表します。
- 赤（ホールドアウト）：ホールドアウトスコア。

表示を変更するには、リーダーボードから最適化指標を変更します。

## 次のステップ

Continue evaluating time-aware model performance with these related insights.

- Forecast vs Actual : Compare how predictions from different forecast points behave against actuals over time.
- Period Accuracy : Compute aggregate error metric values for specific, important periods within the training dataset.
- Series Insights : Review series clustering information for multiseries projects in charted and tabular format.