# 位置ごとの精度

> 位置ごとの精度 - 予測誤差の空間パターンを明らかにし、DataRobotのマップ視覚化でデータパーティション間の予測誤差を視覚化します。

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## Primary page

- [位置ごとの精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/acc-over-space.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [マップの視覚化](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/acc-over-space.html.md#map-visualizations): In-page section heading.
- [一意のマップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/acc-over-space.html.md#unique-map): In-page section heading.
- [Kernel密度マップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/acc-over-space.html.md#kernel-density-map): In-page section heading.
- [六角グリッド](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/acc-over-space.html.md#hexagon-map): In-page section heading.
- [ヒートマップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/acc-over-space.html.md#heatmap): In-page section heading.
- [可視化の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/acc-over-space.html.md#visualization-settings): In-page section heading.

## Documentation content

| タブ | 説明 |
| --- | --- |
| パフォーマンス | 予測誤差の空間パターンを発見し、予測誤差をマップ上に視覚化するのに役立ちます。 このタブは、個々のモデル内およびすべてのデータパーティションにわたる空間的な残差マッピングを提供します。 |

デフォルトでは、 位置ごとの精度 には、検定パーティションに基づいて一意のマップ上に残差（予測誤差）値が表示されます。 同じ場所にあるポイントは、その場所にあるすべてのポイントの平均値を使用して表示されます。 マップタイプと視覚化設定を調整して、表示をさらにファインチューニングすることができます。 設定を変更すると、折りたたみ可能なマップの凡例が更新されます。 次の表は、設定について説明したものです。

| 設定 | 説明 |
| --- | --- |
| ビジュアライゼーション | 視覚化用の マップタイプを設定します。 |
| 集約 | 同位置にあるロケーションに使用する算術演算子（Avg、Min、Max、Count、Valueのいずれか）を設定します。Countは、データセット内の各ジオメトリのカウントを報告します。ジオメトリ特徴量の六角形またはグリッドマップの場合、カウントの合計を報告します。Valueは、すべてのジオメトリのカウントが1の場合、特徴量値（集計なし）を表示します。 |
| データ選択 | 検定、交差検定、ホールドアウトのいずれかで、視覚化するデータパーティションを設定します。 |
| 指標の種類 | 各ロケーションで報告する値（以下のいずれか）を設定します。実測：データセットから選択された実測値。予測：モデルによる予測値。残差：実測値と予測値の差。 |
| 可視化の設定 | 不透明度、範囲、標高スケール、パーセンタイル、半径、強度など、さまざまな マップ表示設定を行うことができます。 |

## マップの視覚化

次のマップタイプオプションが、 視覚化 ドロップダウンで用意されています。

### 一意のマップ

一意のマップ には、マップ上の個々の一意のポイントが表示されます。 ポイントが同じ場所にある場合、その情報はポイントにカーソルを合わせたときに表示されるツールチップの「カウント」列に反映されます。

### Kernel密度マップ

Kernel密度マップ は、指定された各Kernel内の複数の観測値を収集し、集計された統計を色のグラデーションで表示します。 位置特徴量の場合、 集約 ドロップダウンからカウント、最小、最大、および平均を選択できます。 数値特徴量の場合、最小、最大、または平均を使用できます。 カテゴリー型特徴量の場合、モードが表示されます。 可視化の設定 では、視覚化をカスタマイズできます。

### 六角グリッド

六角形マップ は、マップ上のポイントを六角形のビンにまとめた集計表示です。 六角マップ を選択すると、データが六角形のセルとして表示されます。 集計 設定を選択する場合：

- 位置特徴量の場合、カウント、最小、最大、平均を利用できます。
- 数値特徴量の場合、最小、最大、または平均を使用できます。
- カテゴリー型特徴量の場合、モードが表示されます。

マップパネルの右下にある 可視化の設定 を使用して設定を調整します。

### ヒートマップ

ヒートマップ レイヤーは、選択した指標で加重されたマップ上のデータの空間分布を表示します。 位置および数値特徴量のヒートマップ視覚化を表示できます。これはカテゴリー特徴量では利用できません。 マップパネルの右下にある 可視化の設定 を使用して設定を調整します。

## 可視化の設定

次の設定では、選択はマップタイプによって異なりますが、 可視化の設定 ドロップダウンで使用できます。 次の表は、各設定について説明したものです。

| 設定 | 説明 |
| --- | --- |
| 範囲 | マップに表示される六角形が占有する半径の割合を設定します。 完全なクラスター/六角形の幅はRadiusです。マップに表示される六角形は、完全な六角形の中心にCoverage %を占めています。 |
| 射角目盛 | クラスターの高さのスケールを制御します。 |
| 強度 | ヒートマップで使用される各ピクセルの色の強度を変更します。 |
| 不透明度 | レイヤーの透明度を調整します。 |
| パーセンタイル | スライダーを動かすと、マップから特定の割合（パーセンタイル）が削除されます。 この設定は、外れ値を特定するのに役立ちます。 |
| 半径 | 六角クラスターの半径を制御します。これは集計のプレシジョンです。 |