# モデルのイテレーション

> モデルのイテレーション - トレーニング済みのイテレーションの精度を比較するインサイトを表示し、必要に応じてアクティブなイテレーションを変更します。

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## Primary page

- [モデルのイテレーション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/incremental.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [イテレーションの学習曲線](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/incremental.html.md#iteration-learning-curve): In-page section heading.
- [使用可能なアクション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/incremental.html.md#_1): In-page section heading.
- [アクティブなイテレーションを変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/incremental.html.md#change-active-iteration): In-page section heading.
- [トレーニングを再開](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/incremental.html.md#resume-training): In-page section heading.
- [テーブルの把握](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/incremental.html.md#understand-the-table): In-page section heading.

## Documentation content

| タブ | 説明 |
| --- | --- |
| 詳細 | Allows you to compare trained iterations and, optionally, assign a different active iteration or continue training. |

Model Iterations compares trained iterations of models built using [incremental learning (IL)](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-predictive/ml-adv-experiment.html.md#configure-incremental-learning), a model training method specifically tailored for large datasets. The method chunks data and creates training iterations, which you can compare and optionally assign a different active version or continue training from this tab. アクティブなイテレーションは、他のインサイトのベースとなり、予測に使用されます。

アクティブなイテレーション（最も精度が高いモデルのイテレーション）は、他のリーダーボードインサイトの基準となり、予測の実行に使用されます。 その結果、ILエクスペリメントのリーダーボードには一部のモデルが表示されず、各モデルの代表値が表示されます。 トレーニングが続行されると、各イテレーションラウンドの終了時に最適なモデルがアクティブモデルとして割り当てられます。

識別情報がリーダーボードモデルカードにリストされます。

また、 モデル概要 には、そのモデルのアクティブなイテレーションも示されます。

## イテレーションの学習曲線

モデルのイテレーション のインサイトは、各イテレーションの検定スコアを視覚化する上で役立つ学習曲線を提供します。 検定スコアは、アクティブなイテレーションを選択する際の基準となります。 チャートには、トレーニングされたすべてのイテレーションが表示されます。イテレーショントレーニングが進行中の場合は、リアルタイムで更新されて、各チャンクでのトレーニングの進捗状況を監視できます。 曲線内の任意のポイントにカーソルを合わせると、そのイテレーションの検定スコアと累積行数が表示されます。

100回を超えるイテレーションがある場合、学習曲線チャートの下にプレビューが表示されます。 プレビューは、どの100回のイテレーションを表示するかを制御します。 プレビューチャートが使用可能になると、トレーニングの継続とともにチャートも更新されます。 プレビューではハンドルを使用してウィンドウをドラッグし、ビューを変更します。

アクティブなイテレーションは緑色の円でマークされます。 プレビューから選択したビューによっては、アクティブなイテレーションが表示されない場合があります。

## 使用可能なアクション

エクスペリメント情報を表示 をクリックすると、全行数やイテレーション数など、構築されたエクスペリメントの詳細が表示されます。

構築された各モデルに対して、以下の操作を行うことができます。

- アクティブなイテレーションを変更
- 残りのイテレーションをトレーニング

該当しないオプションは使用できないか、表示されないことがあります。 たとえば、すべてのイテレーションが実行された場合、残りのイテレーションをトレーニングするオプションは使用できません。 ただし、1つのイテレーションだけが実行された場合、アクティブなイテレーションを変更するオプションは表示されますが、残りのイテレーションをトレーニングするまで使用できません。

### アクティブなイテレーションを変更

複数のイテレーションが実行されるモデルの場合、最も精度の高いイテレーションに アクティブ バッジが付きます。 選択したモデルで、 アクティブなイテレーションを変更 をクリックして別のイテレーションを選択します。

新しいアクティブなイテレーションを選択すると、以下が更新されます。

- モデルカード上のスコア（モデルのランキング）。
- モデル概要 の上部にある トレーニングスコア セクションのスコア。

### トレーニングを再開

エクスペリメントを設定する場合、 モデルの精度が上がらなくなったらトレーニングを停止 を選択すると、DataRobotで最も精度が高いと識別されなかったモデルは、単一のイテレーションのみを実行します。 ただし、トレーニングされていない増分で新しいモデルイテレーションをトレーニングすることができます。 残りのイテレーションをトレーニング をクリックして、選択したモデルのトレーニングを再開します。 これを選択すると、次の増分だけでなく、Early stoppingが適用されるまで残りすべてのイテレーションがトレーニングされます。 残りのイテレーションをトレーニング を再度クリックすると、Early stopping設定が上書きされて、残りのすべてのイテレーションがトレーニングされます。

選択すると、次のイテレーションのトレーニングが開始され、テーブルにエントリーが作成されます。 トレーニングを停止 をクリックするとプロセスが停止し、完了したイテレーションのみが保存されます。

## テーブルの把握

各モデルには、イテレーションログを含み、以下のフィールドがあるテーブルが表示されます。

| テーブル要素 | 説明 |
| --- | --- |
| モデルのイテレーション | モデルイテレーションの数。 |
| ステータスバッジ | トレーニングがリクエストされたイテレーションに関して、アクティブ、トレーニング中、エラー発生、またはキューのいずれかのイテレーションの状態を示すバッジ。 |
| 累積行数 | イテレーションで処理された行の総数。 たとえば、増分サイズが1000行に設定されている場合、増分3は1000 + 1000 + 1000行を表すので、累積行は3000になります。 |
| 精度列 | 検定パーティションとホールドアウトパーティションの精度指標値。 適用された指標は、列ヘッダーに表示されます。 |