データプレパレーション¶

データの整合性と質は、精度の高い予測モデル作成の基礎です。これらのセクションでは、プロジェクトが「ガベージイン、ガベージアウト」の結果に悩まされないようにするためにDataRobotが提供するツールと視覚化について説明します。

DataRobotのラングリング機能では、ノーコードインターフェイスでのデータ準備や特徴量エンジニアリングが可能なため、変換をリアルタイムで確認でき、データからモデルまでの時間を短縮できます。

このセクションでは、以下のトピックについて説明します。

トピック	説明
データを追加	ローカルファイル、データ接続、またはデータレジストリからユースケースにデータセットを追加します。
データ接続	Connect to external data sources to seamlessly browse, preview, and profile data, as well as initiate data wrangling.
データを探索	ユースケースにリンクされたデータセットとラングリングレシピを管理し、探索的データインサイトにアクセスします。
データの準備	データソースから移動せずにモデリング用のデータをインタラクティブに準備して、新しい出力データセットを生成します。
特徴量を変換する	Manually transform dataset features from either the data explore page or an experiment.
特徴量探索	複数のデータセットを対象として、交互作用ベースで特徴量を作成します。
データ準備のリファレンス	接続機能や、機能に関する注意事項など、データ準備の参考資料を参照できます。