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概要
学習済みAIの情報を一画面で確認できます。
■数値データ
- テストデータ正解率
学習したAIモデルの予測精度です。
分類の場合、100%に近いほど予測精度が良く、回帰の場合、1.0に近いほど予測精度が良いことを表します。
上図の学習済みAIは、77.8％の精度で正解を導き出していることを表します。 - 重要度が高い列
学習に使った値（投入したデータ）が、AIの予測にどれだけ影響を与えたかを表します。
上図の学習済みAIは、「性別」列を非常に重要視して予測したことが分かります。
※前処理でOne-Hotエンコーディングやダミーコーディングを行って複数列になった列も、ここでは1列に戻して評価されます。 - 予測する列
学習の設定で［予測する列］に指定した列名です。 - 学習に使用した列
学習の設定で［学習に使用する列］に指定した列名です。 - AIを作成する経路
選択したレシピの処理の流れです。 - 使用したデータセット
学習に使用したデータセットの情報です。
データセット名をクリックするとデータセット管理画面に遷移し、詳細を確認できます。
■文書データ（自然言語処理）（csv, zipとも）
- 全体正解率
学習したAIモデルの予測精度です。
100%に近いほど予測精度が良いことを表します。
上図の学習済みAIは、93.3％の精度で正解を導き出していることを表します。 - ワードクラウド
（レシピに設定している場合のみ）ワードクラウドを表示します。
ワードクラウドは、文章内の出現頻度が高い単語を、頻度に応じた大きさで図示して視覚化する手法です。 - AIを作成する経路
選択したレシピの処理の流れです。 - 使用したデータセット
学習に使用したデータセットの情報です。
データセット名をクリックするとデータセット管理画面に遷移し、詳細を確認できます。
■画像データ（ディープラーニング）
- テストデータ正解率
学習したAIモデルの予測精度です。
100%に近いほど予測精度が良いことを表します。
上図の学習済みAIは、85.8％の精度で正解を導き出していることを表します。 - 使用したデータセット
学習に使用したデータセットの情報です。
データセット名をクリックするとデータセット管理画面に遷移し、詳細を確認できます。 - AIを作成する経路
選択したレシピの処理の流れが表示される箇所ですが、画像データ（ディープラーニング）の場合、仕様により表示されません。
■時系列データ
時系列データの学習結果は他のAIモデルと異なり、時系列グラフで表現されます。
- 予測結果
AIが予測した値（紫線）と実測値（緑線）を時系列にグラフで表示します。薄紫の帯は95％信頼区間です。
紫線と緑線が近いほど、学習に使用したデータセットにおいては精度よく予測ができていることを表します。 - 予測する列と学習に使用した列
学習の設定で［予測する列］に指定した列名と［学習に使用する列］に指定した列名です。 - AIを作成する経路
選択したレシピの処理の流れです。 - 使用したデータセット
学習に使用したデータセットの情報です。
データセット名をクリックするとデータセット管理画面に遷移し、詳細を確認できます。
＜MFTransformerV2＞について
1．予測結果
仕様上「AIが予測する期間」に設定した分が「予測した値」として予測値が紫線で表示されます。
2．評価指標
RMSE及びMAE値が表示されます。
精度評価の詳細な見方は、それぞれ次のページをご覧ください。
- 数値データ ：精度評価の見方（分類・回帰）
- 文書データ ：精度評価の見方（文書データ（自然言語処理））
- 画像データ ：精度評価の見方（画像データ（ディープラーニング））
- 時系列データ：精度評価の見方（時系列解析）