# モデルの追加/再トレーニング

> モデルの追加/再トレーニング - リーダーボードモデルを再トレーニングする方法、またはブループリントリポジトリから新規モデルを追加する方法について説明します。

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## Primary page

- [モデルの追加/再トレーニング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [モデリングを再実行](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#rerun-modeling): In-page section heading.
- [新しい設定でのトレーニング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#train-on-new-settings): In-page section heading.
- [特徴量セットの変更（モデリング後）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#change-feature-list-post-modeling): In-page section heading.
- [サンプルサイズの変更（予測）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#change-sample-size-predictive): In-page section heading.
- [トレーニング期間の変更（時間認識）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#change-training-period-time-aware): In-page section heading.
- [単調特徴量セットの変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#change-monotonic-feature-lists): In-page section heading.
- [リポジトリからモデルを追加する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#add-models-from): In-page section heading.

## Documentation content

エクスペリメントに新たなモデルを追加する方法は3つあります。

- モデリングを再実行 。
- 新たな設定を使用して、既存のリーダーボードモデルを 再トレーニング します。
- ブループリント リポジトリ から、新規モデルを追加します。

このページでは、 [ランダムまたは層化抽出でのパーティション分割](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/create-experiments/create-predictive/ml-adv-experiment.html.md#data-partitioning-tab) エクスペリメントや [日付/時刻でのパーティション分割](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-add.html.md#change-training-period-time-aware) エクスペリメントでの追加と再トレーニングについて説明します。

**Q: アンサンブルモデルを作成できますか？**

アンサンブルモデルは、オートパイロットの一部として作成されることはありません。 ユースケースにアンサンブルを追加するには：

1. エクスペリメントを作成し、モデルを構築します。
2. DataRobot Classicでプロジェクトを開き、 モデルをアンサンブル します。
3. ワークベンチでエクスペリメントを再び開きます。

アンサンブルはリーダーボードに表示されます。

## モデリングを再実行

モデリングを再実行 をクリックすると、特徴量セットまたはモデリングモードを変更するか、自動化設定を追加して（GPUのサポートなど）、オートパイロットを再実行できます。 すでに実行された特徴量セットを選択した場合、ワークベンチでは削除されたモデルが置換されることになるか、または何も変更されません。

## 新しい設定でのトレーニング

リーダーボードにデータが入力されたら、既存のモデルを再トレーニングして新しいリーダーボードモデルを作成できます。 特定のモデルを再トレーニングするには、 リーダーボード からそのモデルを選択します。 次に、 トレーニング設定 のコンポーネントの横にある変更アイコン（ [https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-change-white.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/icon-change-white.png) ）をクリックして、モデルの特性を変更します。

### 特徴量セットの変更（モデリング後）

特徴量セットを変更するには、現在の特徴量セットの横にあるアイコンをクリックし、表示されたモーダルで新しい特徴量セットを選択します。 現在のセットはグレーアウトされ、選択できません。 デプロイの準備済みモデルの特徴量セットは、 [「フローズン」実行](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/build-basic/frozen-run.html.md) であるため変更できません。

### サンプルサイズの変更（予測）

サンプルサイズを変更するには、報告されたサンプルサイズの横にあるアイコンをクリックし、表示されたモーダルで新しい値を入力します。 新しいサンプルサイズを特定のポイント（データセットのサイズによって決定）を超えて設定すると、フローズン実行が強制されることに注意してください。 フローズン実行なしで大きいデータセットのサンプルサイズを増やすには、 [ブループリントリポジトリ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/blueprint-repo.html.md) から新しいモデルを作成します。 [フローズン実行](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/build-basic/frozen-run.html.md#start-a-frozen-run) を手動で強制することもできます。

設定したら、 新しいモデルのトレーニング をクリックします。

### トレーニング期間の変更（時間認識）

トレーニング期間を変更するには：

アイコンをクリックしてトレーニング期間のサイズを変更し、オプションで [フローズン実行](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/build-basic/frozen-run.html.md#start-a-frozen-run) を行います。 トレーニング範囲とサンプリングレートは変更できますが、モデルを構築した後は検定パーティションの期間を変更することはできません。

> [!NOTE] 備考
> 最終デプロイの前に [最新のデータでのモデルの再トレーニング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/otv.html.md#retrain-before-deployment) を行うことが推奨されます。

新しいトレーニング期間 モーダルには、次に説明する複数のセレクターがあります。

|  | 選択項目 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| (1) | フローズン実行トグル | フローズン実行（モデルの初期の小規模な実行から得られたパラメーター設定を「固定」します）。 |
| (2) | トレーニングモード | 別のトレーニング期間を使用してモデルを再実行する。 値の設定をする前に、行数とそれに対する期間、及びそれらがデータ群にどのように適用されるのかの詳細を参照してください。 |
| (3) | 切り替え先 | 事前定義済みのポイントに「スナップ」して値の入力を行い、手動でのスクロールや計算を回避できます。 |
| (4) | 時間ウィンドウサンプリングを有効化 | 期間または開始/終了トレーニングモードで、時間ウィンドウ内のデータのサブセットをトレーニングします。 選択して有効にし、割合を指定します。 |
| (5) | サンプリング方法 | データセットから行を割り当てるサンプリング方法を選択します。 |
| (6) | サマリーグラフ図 | モデルの構築に使用された観測値およびテストパーティションのサマリーを表示します。 |
| (7) | 最終モデル | 日付を調整すると変更されるイメージ（予測を作成するモデルで使用するデータが反映されます）を表示します（最終モデルについての 備考を参照）。 |

新しい値を設定した後、 新しいモデルのトレーニング をクリックします。 新しいモデルが構築され、リーダーボードに表示されます。

### 単調特徴量セットの変更

単調モデリングに適用される特徴量セットを変更するには：

単調制約 の横にあるアイコンをクリックして、結果のモーダルで少なくとも1つの新しい特徴量セットを選択します。 単調制約を適用する単調特徴量セットは、 [モデリングの前](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/explore-data/index.html.md#create-a-feature-list) または [モデリングの後](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/experiment-data.html.md#create-feature-list) に作成できます。 モデルが単調制約をサポートしていない場合、ラベルとアイコンは表示されません。

## リポジトリからモデルを追加する

ブループリントリポジトリ タイルまたはモデルの [ブループリント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/experiment-insights/model-blueprint.html.md) リンク内からリポジトリにアクセスします。 リポジトリに入ったら、1つまたは複数のブループリントをエクスペリメントに追加できます。 ブループリント名の下のバッジに注意してください。これは、特殊なモデリングフローのサポートを示す場合があります。 たとえば、単調制約バッジによって、単調制約をサポートするブループリントが識別されます。 完全なドキュメントについては、 [ブループリントリポジトリ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/experiments/manage-experiments/blueprint-repo.html.md) タイルのドキュメントを参照してください。