監査モデルコード¶

特に監査とコンプライアンスのために、モデルコードにアクセスするためのエントリーポイントが各種用意されています。 主なオプションは以下のとおりです。

• モデルコンプライアンスドキュメントは、DataRobotで作成されたすべてのモデルに対して生成することができます。 コンプライアンスドキュメントでは、モデルの全構成要素を要約し、そのモデルが概念的に妥当であることを検証するとともに、必要な監査またはメッセージングレコード管理（MRM）のコンプライアンスプロセスを特に支援するよう設計されていることを確認します。
• DataRobotモデルブループリントは、モデルの構築に使用される各前処理ステップ、モデリングアルゴリズム、後処理ステップをグラフィカルに表現します。 ブループリントはカスタマイズ可能で、ユーザーは組み込みタスクやカスタムPythonまたはRコードを使用して、すぐに使えるブループリントを編集できます。
• DataRobotブループリント内の各ステップ（ノード）については、モデルドキュメントに記載があります。ドキュメントには、ブループリント内のタスクをクリックすることでアクセスできます。
• 一部の（すべてではありません）DataRobotブループリントについては、完全なエンドツーエンドのコードが利用可能です。
  • Eureqaモデルは、予測精度と複雑さのバランスが取れたモデルを構築する独自のアルゴリズムです。 Eureqaモデルの出力は、人間が判読可能かつ解釈可能な分析式であり、対象分野の専門家によるレビューも容易です。
  • Rulefitモデルは、各ルールに対して単純なルールと係数の集合を生成します。これらはPythonまたはJavaコードとしてエクスポートすることが可能です。
  • GAMおよびGA2Mモデルでは、モデルの完全かつ検証済みのパラメーターからなる格付表を作成およびダウンロードできます。 格付表の検証により、ダウンロードされたパラメーターが正しいこと、およびDataRobotの外部でモデルのパフォーマンスを再現できることが保証されます。 （たとえば、これを使用すると、状態の変更がスコアに与える影響を視覚化できます。 各変数について、ビニングされた範囲は、変数が影響を及ぼす可能性のある最小値と最大値を示すため、予測の説明は決定的になります。）
• DataRobotには、モデルをスコアリングコードまたはポータブル予測サーバーとしてエクスポートする機能もあり、プラットフォームの外で予測ジョブを実行できます。