# 期間精度

> 期間精度 - Use Period Accuracy to compute error metric values for specific periods of the backtest
> validation source.

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## Primary page

- [期間精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/build-workbench/experiments/experiment-insights/period-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/period-accuracy.html.md#next-steps): In-page section heading.

## Documentation content

| タブ | 説明 |
| --- | --- |
| パフォーマンス | トレーニングデータセットの中でより有用性の高い期間を指定し、DataRobotが精度指標の集計を行い、その結果をリーダーボードに表示することができます。 |

[期間精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/period-acc-classic.html.md) では、データセット内の期間を定義し、その指標スコアをモデル全体の指標スコアと比較できます。 言葉を変えて言えば、トレーニングデータセット内でより有用性の高い期間を指定できます。そしてDataRobotは、その期間の精度指標を集計して、結果をリーダーボードに表示することができます。 期間は、エクスペリメントのデータ/時間特徴量に基づいてグループ化する行を識別する個別のCSVファイルで定義されます。 アップロードされ、インサイトが計算されると、DataRobotは期間ベースの結果の表と各期間の「時間経過に伴う」ヒストグラムを提供します。

## 次のステップ

Combine period-level results with other time-aware insights to evaluate the model's performance across the full forecast window.

- Accuracy Over Time : Visualize how predicted and actual values compare over time for the most recent backtest.
- Forecasting Accuracy : See how prediction accuracy changes at each forecast distance in the forecast window.
- Series Insights : Review distribution and metric scores across series for multiseries experiments.