時系列モデルのレビュー

モデルトレーニングの最初のバージョンが終了したら、結果のモデルメトリクスと推奨モデルを分析します。

実験バージョンを実行すると、 [モデル] タブに移動し、結果のモデルメトリクスの分析を開始できます。[データ] タブに戻ると、 [スキーマビュー] と [データビュー] にアクセスできます。より詳細な分析は、 [比較] タブと [分析] タブで実行できます。

Qlik Predict は、継続的にモデルのトレーニング処理を改善します。よって、このページに表示される画像内のモデルメトリクスや他の詳細は、ご自身がこれらの実験を完了するときとは異なる場合があることに気付かれるでしょう。

モデルメトリクステーブルの分析

[モデル] タブに移動しました。[モデルメトリクス] セクションでは、一般的な品質要件に基づいて推奨モデルが強調表示されます。分析のベストモデルトロフィーが自動的に選択されました。

実験でトレーニングされたモデルから 3 つの推奨が提供されます。1 つのモデルが複数の推奨に含まれることもあります。推奨は次のとおりです。

ユースケースに最適なモデルを選択することが重要です。ほとんどの場合、ベストモデルが最も有効な選択肢です。ただし、予測ユースケースでは、特定の予測速度や正確度メトリクスが必要になる場合があります。

最上位モデルタイプが決定される方法の詳細な概要については、「最適なモデルを選択する」を参照してください。

インターフェイスの右側にある [モデルトレーニングの概要] に注目してください。時系列実験の場合、モデルトレーニングの概要には、作成した時系列構成の詳細が示されます。特に、最大予測ウィンドウが確定し、推定値ではなくなったことがわかります。

予測ウィンドウ内の予測誤差チャートは、視覚的なチャートが自動生成されることにより、選択したモデルが誤った値を予測している割合をすばやく把握できます。10 パーセンタイル、50 パーセンタイル、90 パーセンタイルの誤差を確認できます。

[比較] タブと [分析] タブでは、組み込まれた分析を使用して、モデルメトリクスの分析をより詳細に評価できます。

[分析] タブでは、モデルを詳細に評価できます。各グループの予測を個別に表示できます。このタブには、テストセットの予測値と実際の値がグループごとに表示されます。

詳細は以下をご覧ください。

このチュートリアルでは、トレーニングの v1 から特定されたトロフィー [ベストモデル] の展開に進みます。時系列モデルの展開に関する次のセクションに進みます。

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