モデルの追加/再トレーニング¶
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。
This page describes adding and retraining for both [random- or stratified-partitioned]{0} experiments or [date/time-partitioned]{1} experiments.
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：
- エクスペリメントを作成し、モデルを構築します。
- 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。
- 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¶
Click Rerun modeling to rerun Autopilot with a different feature list, a different modeling mode, or additional automation settings (for example, GPU support) applied. 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。 To retrain a specific model, select it from the Leaderboard. 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（
）をクリックして、モデル特性を変更します。
特徴量セットの変更（モデリング後）¶
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て、結果の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。 Note that you cannot change the feature list for the model prepared for deployment because it is a "frozen" run.
サンプルサイズの変更（予測）¶
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て、結果のモーダルに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。 To increase sample size in larger datasets without a frozen run, create the new model from the blueprint repository. You can also choose to manually enforce a frozen run.
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。
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 | Freeze the run ("freeze" parameter settings from a model’s early, smaller-sized run). |
| 2 | トレーニングモード | |
| 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 | |
| 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 | View an image that changes as you adjust the dates, reflecting the data to be used in the model you will make predictions with (see the note about final models). |
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。 You can create monotonic feature lists prior to modeling or post-modeling to apply monotonic constraints. 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。
Add models from the repository¶
Access the repository from either the Blueprints repository tile or from within a model's Blueprint link. 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、単調性バッジは単調制約をサポートするブループリントを識別します。 See the Blueprints repository tile documentation for complete documentation.