ブループリントリポジトリ¶
| タイル | 説明 |
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Displays all blueprints, built and available to build, that are compatible with the experiment's data and settings. |
The blueprint repository is a library of modeling blueprints available for a selected experiment. Blueprints illustrate the tasks (the preprocessing steps, selected estimators, and in some models, postprocessing as well) used to build a model, not the model itself. リポジトリにリスト済みのモデルブループリントは、まだ構築されているとは限りませんが、エクスペリメントのデータおよび設定と互換性のあるタイプである可能性があります。
In addition to accessing the repository from the sidebar tile, you can also access it from a Leaderboard model's [Blueprint]{0} insight.
When to use the repository
モデリングモードとしてオートパイロットを選択すると、DataRobotは、精度と実行時間のバランスが良いモデルのサンプルを実行します。 改善の可能性がある一方で実行時間が長くなる可能性のあるブループリント（たとえば、多くのディープラーニングモデル）は、リポジトリから入手できますが、オートパイロットの一部として実行されるわけではありません。
オートパイロットを実行し、データで最も上手く実行されるブループリント（アルゴリズム）を把握し、リポジトリ内のすべてのバリエーションのアルゴリズムを実行することをおすすめします。 Comprehensive mode runs all models from the repository at the maximum sample size, which can be quite time consuming.
リポジトリから、実行するブループリントを選択し、モデルパラメーターを設定します。 When selecting blueprints, you can use the search options to limit the list of models displayed.
モデルとブループリント違いとは何ですか？
モデリングアルゴリズムは、モデルをデータに適合させます。 これは、ブループリントの1要素に過ぎません。ブループリントは、前処理のステップ、モデリング、後処理のステップなど、モデルを学習させる際の高レベルのエンドツーエンド手順を表します。
Each blueprint is marked with [badges]{0} to help identify type. Click in the listing to expand the row and see the graphical task representation.
モデルパラメーターの設定¶
To create a new model from a blueprint in the repository, check the box next to each blueprint you want to run. Then, modify one or both of the fields in the dialog box:
- Feature list: From the dropdown select a feature list or use the recommended list. オプションには、初期設定のセットと[ユーザーが作成したセット]{0}があります。
- Sample size: Modify the sample size. サンプルサイズを増やす場合は、データを検証できるようにする値を設定する必要があります。
パラメーター設定を確認した後、モデルのトレーニングをクリックし、新しいモデルの実行を開始します。
リポジトリの検索¶
選択した条件に一致するブループリントのみを表示するために、リポジトリの表示をフィルターする方法は3つあります。
