# 予測エクスペリメント

> 予測エクスペリメント - 機械学習と時系列エクスペリメントを作成し、迅速に反復処理を行って、最適な予測モデルの評価と選択を行います。

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## Primary page

- [予測エクスペリメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

以下のセクションでは、時間と無関係、時間認識、および時系列のエクスペリメントの作成方法について詳しく説明します。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| 時間を認識しないエクスペリメントの作成と評価 | 教師ありまたは教師なしの、時系列ではない（予測）エクスペリメントを作成します。 エクスペリメントの設定を微調整し、データに基づいて行単位の予測を行います。 |
| 時間認識エクスペリメントの作成と評価 | 時間に関連するデータを使用して、教師ありまたは教師なしのエクスペリメントを作成して、エクスペリメントの設定を微調整し、時系列予測、または現在値の予測である「ナウキャスト」を行います。 |
| エクスペリメントを管理 | モデルとエクスペリメントを評価および比較するために、データのインサイトとモデルのリーダーボードにアクセスします。 |
| モデルインサイトでの評価 | モデルのインサイトを表示して、モデル予測の要因を解釈、説明、検証します。 |
| ノーコードアプリケーション | ノーコードインターフェイスを使用してAI搭載アプリケーションを作成および設定し、DataRobotのコアサービスを有効にします。 |
| 予測の作成 | エクスペリメントを作成してモデルをトレーニングした後、スコアリングデータのアップロード、予測の作成、および結果のダウンロードを行うことができます。 |
| エクスペリメントリファレンス | 予測エクスペリメントと時間認識エクスペリメントの作業をサポートするリファレンスコンテンツを提供します。 |