# 予測におけるフリー テキスト特徴量の使用

このヘルプ トピックでは、フリー テキスト特徴量でトレーニングされた ML 展開を使用して予測を実行するための要件について説明します。

## 要件

フリー テキスト特徴量を使用してトレーニングされたモデルを展開すると、適用データセットで次の要件が満たされている限り、結果として得られる ML 展開で予測を生成できます。

* 特徴量の列名がトレーニング データセットと適用データセットの間で一致する

* トレーニング データ内のフリー テキスト特徴量に対応する適用データセット内の列に、文字列データが含まれる

警告メモ上記の要件が満たされている限り、予測は正常に実行されます。つまり、適用データセット内の対応列に実際にフリー テキストが含まれていない場合でも、予測は正常に実行されます。この状況で生成された予測を信頼できると考えることはできません。トレーニング データ内のフリー テキスト特徴量に対応する、適用データセット内の同等の列にフリー テキストが含まれていることを常に確認してください。

## 詳細を見る

* [自動特徴量エンジニアリング](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automatic-feature-engineering.htm)
* [フリー テキスト データの取り扱い](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/free-text-handling.htm)