# 時間を認識する基本的なモデリング

> 時間を認識する基本的なモデリング - 時間認識エクスペリメントの基本的な設定について説明します。これは、特徴量エンジニアリングを適用するかどうかにかかわらず、予測に使用できます。

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- [時間を認識する基本的なモデリング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

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- [基本的なエクスペリメント設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#basic-experiment-setup): In-page section heading.
- [特徴量セットを作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#create-a-feature-list): In-page section heading.
- [エクスペリメントを追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#add-experiment): In-page section heading.
- [データを追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#add-data): In-page section heading.
- [モデリング設定の開始](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#start-modeling-setup): In-page section heading.
- [学習タイプの設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#set-learning-type): In-page section heading.
- [ターゲットの設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#set-target): In-page section heading.
- [基本設定のカスタマイズ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#customize-basic-settings): In-page section heading.
- [モデリングモードの変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#change-modeling-mode): In-page section heading.
- [最適化指標の変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#change-optimization-metric): In-page section heading.
- [特徴量セットの変更（モデリング前）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#change-feature-list-pre-modeling): In-page section heading.
- [追加の自動化を設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#set-additional-automation): In-page section heading.
- [GPUでのトレーニング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#train-on-gpus): In-page section heading.
- [GPUタスクのサポート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#gpu-task-support): In-page section heading.
- [機能に関する注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#feature-considerations): In-page section heading.
- [追加設定を行う](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#configure-additional-settings): In-page section heading.
- [単調特徴量制約](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#monotonic-feature-constraints): In-page section heading.
- [ウェイト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#weight): In-page section heading.
- [次のアクション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#whats-next): In-page section heading.

## Documentation content

このページでは、教師あり時間認識エクスペリメントの基本的な設定について説明します。これは、特徴量エンジニアリングを適用するかどうかにかかわらず、予測に使用できます。 この設定が完了したら、以下のことができます。

- 時間認識予測
- 特徴量変換を用いた時間認識予測
- 時系列予測

**日付/日付範囲の表現**

DataRobotでは、データ内の日付および日付範囲を表現するために 日付ポイント が使用されます。以下の原則が適用されます。

- すべての日付ポイントはISO 8601、UTC（「2016-05-12T12:15:02+00:00」など）に準拠します。これは、日付と時刻を表現するために国際的に受け入れられている方法です。期間形式には若干のバリエーションがあります。 具体的には、ISO週間（P5Wなど）のサポートはありません。
- モデルは、2つのISO日付の間のデータでトレーニングされます。 これらの日付は、DataRobotで1つの日付範囲として表示されますが、含める日付の決定とすべての主要な境界は日付ポイントとして表現されます。 日付を指定すると、開始日が含まれ、終了日が除外されます。
- 日付パーティショニング列を使用する形式を変更すると、プロジェクトのすべてのチャートやセレクターなどが、その形式に変換されます。
- 分割の年/月/日の設定を変更すると、可能な場合は月と年の値は大きいクラスに合わせて調整される点に注意してください（たとえば、24か月は2年になります）。 しかし、DataRobotではデータに関連付けるときに閏年や月の閏日を考慮できないので、日を上位のコンテナに変換できません。

## 基本的なエクスペリメント設定

ユースケース内から新しいエクスペリメントを作成するには、次の手順に従います。

> [!NOTE] 備考
> モデリングを開始 ボタンをクリックして、データセットから直接モデリングを開始することもできます。 新しいエクスペリメントの設定 ページが開きます。 ここから、以下の手順に従ってください。

### 特徴量セットを作成

モデリングを行う前に、 [データ探索ページ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/explore-data/data-featurelist.html.md) からカスタム特徴量セットを作成することができます。 その後、 [モデリングの設定中](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#change-feature-list-pre-modeling) にそのリストを選択すると、リストの特徴量のみを使用してモデリングデータを作成することができます。

DataRobotは、特徴量派生処理の後に新しい特徴量セットを自動的に作成します。 モデリングが完了したら、時間認識セットを使用して [新しいモデルをトレーニング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-data.html.md) できます。 特徴量セットの ポストモデリング の詳細については、 [こちら](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/custom-list-ref.html.md) をご覧ください。

### エクスペリメントを追加

[ユースケース](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/usecases/build-usecase.html.md) 内から 追加 をクリックし、 エクスペリメント を選択します。 新しいエクスペリメントの設定 ページが開き、ユースケースにロード済みのすべてのデータが一覧表示されます。

### データを追加

> [!NOTE] 備考
> 時間を認識するデータまたは認識しないデータを使用する教師あり予測エクスペリメントでは、 [増分学習](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-predictive/ml-adv-experiment.html.md#configure-incremental-learning) は10GB〜100GBのデータセットをサポートします。 時系列予測はサポートされていません。

[新しいデータを追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/add-data/index.html.md) する（1）か、ユースケースに既にロードされているデータセットを選択する（2）ことにより、エクスペリメントにデータを追加します。

データがユースケースにロードされたら（上記のオプション2と同様）、エクスペリメントで使用するデータセットをクリックして選択します。 ワークベンチは、データのプレビューを開きます。

ここから、次のことができます。

|  | オプション |
| --- | --- |
| (1) | クリックして、データリストに戻り、別のデータセットを選択します。 |
| (2) | アイコンをクリックして続行し、学習タイプとターゲットを設定します。 |
| (3) | 次へをクリックして続行し、学習タイプとターゲットを設定します。 |

## モデリング設定の開始

続行すると、ワークベンチでは、モデリング用のデータセットが準備されます（ [EDA 1](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/eda-explained.html.md#eda1) ）。

> [!NOTE] 備考
> これ以降のエクスペリメントの作成では、エクスペリメントの設定を続行しても（ 次へ ）、終了してもかまいません。 終了 を選択すると、変更を破棄するか、すべての進捗をドラフトとして保存するよう促されます。 どちらの場合でも、終了時にはエクスペリメントのセットアップを開始した時点に戻り、EDA1の処理は失われます。 終了してドラフトを保存 を選択すると、ドラフトはユースケースディレクトリで利用できます。
> 
> [https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/wb-experiment-draft.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/wb-experiment-draft.png)
> 
> ワークベンチで作成したドラフトをDataRobot Classicで開き、ワークベンチでサポートされていない機能を導入する変更を加えた場合、そのドラフトはユースケースにリストされますが、Classicインターフェイス以外からはアクセスできません。

### 学習タイプの設定

EDA1が終了すると、ワークベンチはモデリングのセットアップに進みます。 まず、学習タイプを設定します。

| 学習タイプ | 説明 |
| --- | --- |
| 教師あり | 予測を行うために、データセットの他の特徴量を使ってモデルを構築します。これはデフォルトの学習タイプです。 |
| クラスタリング （教師なし） | ターゲットがない、ラベルなしデータを使用して、類似したデータをグループ化し、セグメントを識別するモデルを構築します。 |
| 異常検知 （教師なし） | ターゲットがない、ラベルなしデータを使用して、データセットの異常を検出するモデルを構築します。 |

### ターゲットの設定

> [!NOTE] 本機能の提供について
> 多ラベル（多カテゴリー）モデリングが利用できるかどうかは、お使いのDataRobotパッケージによって異なります。 組織内で有効になっていない場合は、DataRobotの担当者に詳細をお問い合わせください。

教師ありモードを使用する場合、以下のいずれかによってターゲットを設定します。

**特徴量名にカーソルを合わせる:**
特徴量のリストをスクロールして、ターゲットを見つけます。 見つからない場合は、表示の下部からリストを展開します。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/wb-exp-7.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/wb-exp-7.png)

配置されたら、テーブル内のエントリーをクリックして、特徴量をターゲットとして使用します。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/wb-exp-8.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/wb-exp-8.png)

**ターゲット名を入力する:**
予測したいターゲット特徴量の名前を入力ボックスに入力します。 特徴量名の文字を入力するに従って、一致する特徴量がリスト表示されます。

[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/wb-exp-9.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/wb-exp-9.png)


DataRobotは、指定されたターゲット特徴量の値の数に応じて、自動的にエクスペリメントのタイプ（ [連続値](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#regression-targets) または [分類](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#classification-targets) ）を決定します。 分類エクスペリメントは、二値（二値分類）3つ以上のクラス（多クラス）、 [多ラベル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#multilabel-target) のいずれかになります。 次の表は、DataRobotが数値および非数値のターゲットデータ型にデフォルトの問題タイプを割り当てる方法を示しています。

| ターゲットデータ型 | 一意のターゲット値の数 | デフォルトの問題タイプ | 多クラス分類/多ラベル分類 |
| --- | --- | --- | --- |
| 数値 | 2 | 分類 | いいえ |
| 数値 | 3+ | 連続値 | はい、オプション |
| 数値以外 | 2 | 二値分類 | いいえ |
| 数値以外 | 3-100 | 分類 | はい。自動 |
| 数値以外、数値 | 100+ | 集計された分類 | はい。自動 |

ターゲットを選択すると、ワークベンチには、ターゲット特徴量の分布に関する情報を提供するヒストグラムと、右ペインにエクスペリメント設定の概要が表示されます。

ここでは以下の操作を行うことができます。

- 連続値エクスペリメントを変更して多クラスエクスペリメントにします。
- 次へをクリックして、追加設定を表示します。そこでは、デフォルトの設定でモデルを作成したり、設定を変更したりすることができます。
- 多クラスまたは多ラベル分類エクスペリメントの場合、分類設定をさらに表示をクリックして、詳細なモデリング設定を行います。

デフォルト設定を使用する場合は、 モデリングを開始 をクリックして、 [クイックモード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/build-basic/model-data.html.md#modeling-modes-explained) のオートパイロットモデリングプロセスを開始します。

ターゲットを入力すると、ターゲット特徴量の分布に関する情報を提供するヒストグラムがワークベンチに表示され、右側のペインにエクスペリメントのパラメーターのサマリーが表示されます。 ここから、 [予測モデリング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-predictive/ml-basic-experiment.html.md) のデフォルト設定でモデルを構築できます。

エクスペリメントのサマリー で報告されたように、DataRobotがデータセットで時間特徴量（ [特徴量の型「日付」](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/file-types.html.md#special-column-detection) ）を含む列を検出した場合、 [時間認識モデルを構築](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#enable-time-aware-modeling) できます。

## 基本設定のカスタマイズ

時間認識モデリングを有効にする前に、いくつかの基本的なモデリング設定を変更できます。 これらのオプションは、予測モデリングと時間認識モデリングの両方に共通です。

エクスペリメントパラメーターを変更することは、ユースケースで同じ手順を繰り返すよい方法です。 モデリングを開始する前に、さまざまな設定を変更できます。

|  | 設定 | 変更対象 |
| --- | --- | --- |
| (1) | Positiveクラス | 二値分類プロジェクトの場合のみ。 予測スコアが分類しきい値よりも高い場合に使用するクラス。 |
| (2) | モデリングモード | モデリングモード。DataRobotがトレーニングするブループリントに影響します。 |
| (3) | 最適化指標 | DataRobotで推奨されているものとは異なる最適化指標に変更します。 |
| (4) | トレーニング特徴量セット | DataRobotでモデルの構築に使用する特徴量のサブセット。 |

説明されている設定のいずれかまたはすべてを変更した後、 次へ をクリックして、より [高度な設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#configure-additional-settings) をカスタマイズし、 [時間認識モデリング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#enable-time-aware-modeling) を有効にします。

### モデリングモードの変更

デフォルトでは、DataRobotはクイックオートパイロットを使用してエクスペリメントを構築します。ただし、モデリングモードを変更することで、特定のブループリントまたは該当するすべてのリポジトリブループリントをトレーニングすることもできます。

以下の表では、各モデリングモードについて説明しています。

| モデリングモード | 説明 |
| --- | --- |
| クイックオートパイロット（デフォルト） | クイックオートパイロットでは、64%のサンプルサイズを使用して、指定されたターゲット特徴量とパフォーマンス指標に基づいてモデルのサブセットを実行し、モデルのベースセットとインサイトをすばやく提供します。 |
| 手動 | 手動モードでは、実行するブループリントを完全に管理できます。 EDA2が完了すると、DataRobotは ブループリントリポジトリにリダイレクトし、トレーニング用に1つまたは複数のブループリントを選択できます。 |
| 包括的オートパイロット | すべてのリポジトリのブループリントを最大のオートパイロット サンプルサイズで実行し、モデルの精度を向上させます。 |

### 最適化指標の変更

最適化指標は、DataRobotによるモデルのスコアリング方法を定義します。 ターゲット特徴量を選択した後、モデリングタスクに基づいて最適化メトリックが選択されます。 通常、モデルのスコアリングのために [DataRobotが選択する指標](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/adv-opt/additional.html.md#change-the-optimization-metric) が、エクスペリメントに最適な選択です。 推奨された指標を上書きし、別の指標を使用してモデルを構築するには、最適化指標ドロップダウンを使用します。

[利用可能な指標](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/pred-ai-ref/opt-metric.html.md) の完全なリストと説明については、リファレンス資料を参照してください。

### 特徴量セットの変更（モデリング前）

特徴量セットは、DataRobotでモデルの構築に使用する特徴量のサブセットを制御します。 デフォルトでは [有用な特徴量](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/build-basic/feature-lists.html.md#automatically-created-feature-lists) セットですが、モデル構築の前に変更できます。 変更するには、特徴量セットドロップダウンをクリックし、別のセットを選択します。

エクスペリメントの構築が終了したら、モデルごとに [選択済みリストを変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#train-on-new-settings) することもできます。

## 追加の自動化を設定

[高度な設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#customize-advanced-settings) に移動する前に、またはモデリングを開始する前に、他の自動化を設定できます。

ターゲットを設定し、基本設定を表示した後、 追加の自動化設定を表示 を展開して、追加のオプションを表示します。

### GPUでのトレーニング

> [!NOTE] プレミアム機能
> GPUワーカーはプレミアム機能です。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。

テキストや画像を含み、ディープラーニングモデルを必要とするデータセットの場合、 [GPU](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/adv-opt/gpus.html.md) でのトレーニングを選択すると、トレーニング時間を短縮できます。 一部のモデルはCPU上で実行できますが、他のモデルでは、適切なレスポンス時間を実現するためにGPUが必要です。 GPUでのトレーニングを許可する を選択すると、DataRobotは特定のタスクを含むブループリントを検出し、オートパイロットの実行にGPU対応のブループリントを含めます。 GPUバリアントとCPUバリアントの両方がリポジトリに用意されており、トレーニングに使用するワーカーのタイプを選択できます。GPUバリアントのブループリントは、GPUワーカーでより速くトレーニングできるように最適化されています。 GPUの使用については、以下の点を考慮してください。

- リーダーボードが生成されると、 フィルター を使用してGPUベースのモデルを簡単に識別できます。
- モデルを 再トレーニング すると、結果として得られるモデルもGPUを使用してトレーニングされます。
- 手動モードを使用すると、 ブループリントリポジトリ でフィルターすることでGPU対応のブループリントを識別できます。
- 最初にGPUでトレーニングするように選択しなかった場合、リポジトリを介して、またはモデリングを再実行することで、GPU対応のブループリントを追加できます。
- GPUでトレーニングされたモデルは、リーダーボードでバッジが付けられます。

#### GPUタスクのサポート

一部のブループリントでは、リポジトリに2つのバージョンが用意されており、DataRobotがCPUワーカーまたはGPUワーカーでトレーニングできるようになっています。 各バージョンは、特定のワーカータイプでトレーニングできるように最適化されており、識別バッジ（CPUまたはGPU）が付いています。
GPUバッジが付いたブループリントは、常にGPUワーカーでトレーニングされます。 それ以外のブループリントはすべて、CPUワーカーでトレーニングされます。

GPUブループリントを使用する際には、以下の点に注意してください。

- GPUブループリントは、トレーニングデータに画像またはテキスト特徴量が含まれている場合にのみリポジトリに存在します。
- 場合によっては、DataRobotはクイックまたはフルオートパイロットの一部としてGPUブループリントをトレーニングします。 GPUワーカーで追加のブループリントをトレーニングするには、リポジトリから手動で実行するか、包括モードで再トレーニングします。 （モデリングモードについては、 こちら を参照してください。）

#### 機能に関する注意事項

- CPUとGPUの浮動小数点の実装における固有の違いにより、GPUのない環境でGPUでトレーニングされたモデルを使用すると、矛盾が生じる可能性があります。 不整合は、モデルおよびデータセットによって異なりますが、重要でない可能性があります。
- GPUでのトレーニングは、非決定的である場合があります。 同じパーティションで同じモデルをトレーニングすると、モデルが若干異なる場合があり、テストセットでのスコアリングは異なります。
- GPUはトレーニングにのみ使用されます。予測やインサイトの計算には使用されません。
- カスタム環境用のエディターロールはなく、カスタムモデル用のみです。

エクスペリメントの構築が終了したら、モデルごとに [選択済みリストを変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#train-on-new-settings) することもできます。

### 追加設定を行う

より高度なモデリング機能を設定するには、 追加設定 タブを選択します。 時系列モデリング タブについては、データセットで日付/時刻特徴量が見つかったかどうかに応じて、使用可能になるかグレーアウトされます。

ビジネスユースケースに応じて、以下を設定します。

- 単調特徴量制約
- ウェイト

> [!NOTE] 備考
> [時間認識設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-time-aware/ts-create-basic.html.md#enable-time-aware-modeling) と追加設定は、任意の順番で完了できます。

### 単調特徴量制約

単調制約 は、特徴量とターゲットの間の上下方向の影響を制御します。 一部のプロジェクト（保険業や銀行業など）では、特徴量とターゲットの間の方向関係性を強制することが望ましい場合があります（評価価値の高い家屋の火災保険料が常に高くなるなど）。 単調制約でのトレーニングを行うことによって、特定のXGBoostモデルに特定の特徴量とターゲットの間の単調（常に増加または常に減少）関係性を学習させます。

単調制約特徴量を使用するには、 [特殊な特徴量セットを作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/describe/monotonic.html.md) する必要があります。この特徴量セットは、ここで選択されます。 また、手動モードを使用する場合、使用可能なブループリントにはMONOバッジが付けられ、サポートされるモデルを識別できます。

### ウェイト

ウェイト 違いを表す重みとして使用し、各行の相対的な有用性を示す単一の特徴量を設定します。 これは、モデルの構築やスコアリングの際に、リーダーボードで指標を計算する目的で使用されます。新しいデータで予測を行う目的では使用されません。 選択した特徴量のすべての値が0より大きい値である必要があります。DataRobotでは検定が行われ、選択した特徴量にはサポートされている値のみが含まれているかどうかが確認されます。

### 次のアクション

基本的な設定が完了したら、引き続き以下のことができます。

- 時間認識予測 。
- 特徴量変換を用いた時間認識予測 。
- 時系列予測 。