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ヒートマップを分析

ヒートマップは、モデルの機能およびマッチングキーの重要性をすばやく確認するのに役立ちます。

次のサンプルでは、ヒートマップを分析する方法と、取得する最小モデルのクオリティに応じて、モデルに機能が必要かどうかを判断する方法を示します。

これらのサンプルでは、次の入力データを含む保育所のデータベースを使います。
  • サイト名
  • 住所
  • 以前のデータのソース

データベースと設定は同じままです。マッチングキーのみが変更されました。

最初のサンプル: サイト名がマッチングキー

この例では、1つの入力データがマッチングキーとして設定されています。

モデルのクオリティは0.802です。高いですが、信頼できるモデルを作るには不十分です。

次のサンプルでは、モデルのクオリティへの影響を確認するために、より多くのマッチングキーが設定されています。

2番目のサンプル: 住所とサイト名がマッチングキー

この例では、1つのマッチングキーが前のサンプルに追加されています。

モデルのクオリティは0.917です。前のサンプルよりも大幅に高くなっています。

マッチングキーを追加すると、サイト名入力データの機能が重要でないことがわかります。

3番目のサンプル: 住所、サイト名、およびソースがマッチングキー

この例では、1つのマッチングキーが前のサンプルに追加されています。

モデルのクオリティは0.925です。

Source入力データのフィーチャーは重要ではないことがわかります。このサンプルを前のサンプルと比較すると、モデルのクオリティは高くなりますが、このマッチングキーをモデルに不可欠なものにするには十分ではありません。

概要

次のテーブルは、前述のサンプルのマッチングキーとモデルのクオリティをまとめたものです。
サンプル マッチングキー モデルのクオリティ
1 サイト名 0.802
2 住所サイト名 0.917
3 住所サイト名、およびソース 0.925

異なるマッチングキーを設定して複数のジョブを実行すると、一部のフィーチャーがモデルにとって重要ではないことがわかります。

モデルのクオリティが満足のいくものであっても、マッチングキーを追加または削除して結果を比較できます。

データベースによっては、それほど重要でないフィーチャーがモデルのノイズになる場合があります。

取得する最低モデルクオリティに応じて、モデルにマッチングキーが必要かどうかを判断できます。

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