# 時間と無関係のエクスペリメント

> 時間と無関係のエクスペリメント - 予測エクスペリメント作成の基本オプションと高度なオプションを設定します。迅速にイテレーションを行って、最良の予測モデルの評価と選択を行います。

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## Primary page

- [時間と無関係のエクスペリメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-predictive/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

以下のセクションは、ワークベンチでの非時間的な（時間と無関係の）予測モデルの構築を理解するのに役立ちます。 データを用いた予測を行う方法については、 [時間認識モデリング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/index.html.md) のセクションを参照してください。

予測モデルは、教師あり学習または教師なし学習のいずれかを提供できます。

- 教師あり学習 では、データセットの他の特徴量を使用して予測を行います。
- 教師なし学習 では、ラベルなしデータを使用してデータのパターンに関するインサイトを明らかにし、「データに異常がありますか？」や「自然クラスターがありますか？」といった質問に答えます。

| トピック | 説明 |
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| 教師ありエクスペリメントのセットアップ | 予測を行うためにデータセットの他の特徴量を使用してモデルを構築するターゲットを指定します。 |
| 教師なしエクスペリメントのセットアップ | データのパターンに関するインサイトを明らかにしたり、異常検知によって外れ値を特定したりするクラスタリングモデルを構築します。 |
| 高度なエクスペリメント設定 | エクスペリメント設定をファインチューニングするには、詳細設定タブを使用します。 |