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クロスバリデーションツール

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Last modified: September 25, 2020

クロス検証ツールを使用して、交差検証のプロセスを使用して、1 つ以上の Alteryx 生成予測モデルのパフォーマンスを比較 します。 すべての分類と回帰モデルをサポートしています。

このツールはRツールを使用します。 オプション > 予測ツールをダウンロード の順に進み、Alteryx Downloads and Licenses ポータルにサインインして、R と R ツール で使用されるパッケージをインストールします。

このツールは、Alteryx デザイナーまたは R ツールと共に自動的にはインストールされません。 このツールを使用するには、Alteryx Analytics Galleryからダウンロードしてください。

予測モデラーの中では、別のテストセットを使用する必要がなく、モデル品質のより強固な推定を生成するため、クロスバリデーションは他のモデル評価メソッドよりも頻繁に優先されます。

すべての分類モデルに対して、ツールは全体的な精度、クラスごとの精度、混同行列のセット(各モデルに1つ)を提供します。 さらに、このツールは、バイナリ分類モデルのF1スコアとパフォーマンス診断プロット(リフトカーブ、ゲインチャート、精度対リコールカーブ、ROCカーブ)のコレクションを報告します。 回帰モデルでは、一般に、予測値と実測値の相関、 平方平均平方誤差 (RMSE)、 平均絶対誤差 (MAE)、 平均パーセンテージ誤差 (MPE)、および各モデルの予測の 平均絶対パーセンテージ誤差 (MAPE)が提供されます。 しかし、少なくとも1つの目標値が0に近い場合、MPEとMAPEは定義されません。 その場合、MPEは実際の値の合計に対する誤差の合計で置き換えられ、絶対誤差の合計を実際の値の合計で除算した値(つまり、重み付き絶対パーセント誤差)がMAPEに置き換わります。 さらに、このツールは、回帰の場合に実際の値と予測値のプロットを常に提供します。

入力の接続

クロスバリデーションツールには2つの入力が必要です。

  • M アンカー: 単一の Alteryx 生成予測モデル、または 2 つ以上のこのようなモデルのユニオン。 これらのモデルは、すべて同じデータセットを使用して生成されている必要があります。
  • D アンカー: 上記のモデルを生成するために使用されるデータセット。

ツール設定

  • 試行回数: クロス検証手順を繰り返す回数を入力します。 試用回数を少ない数だけ選択するとツールの速度が向上しますが、数が多いほど、モデルの品質の予測がより確実になります。
  • 折り返し数: データを分割するサブセットの数を入力します。 また、折り目 の数に対する試行回数 との類似トレードオフも存在します。
  • モデルの タイプ を選択します。
    • 分類: これらのモデルは、yes/no のようなカテゴリを予測します。
    • 回帰: これらのモデルは、売上合計などの数値を予測します。
  • 階層化された相互検証を使用する必要がありますか? 階層化クロス検証は、大規模なデータセットと同じ確率分布を持つ折り目を作成する特殊なクロス検証です。 たとえば、目標値の 80% が 「いいえ」、20% が 「はい」であるデータセットでは、各折り目には約 80% の「いいえ」応答と 20% の「はい」回答があります。 ターゲット変数が不均衡な場合は、階層化されたクロスバリデーションが頻繁に推奨されています。
  • 正のクラスの名前: (オプション) この設定オプションは、バイナリ (2 クラス) 分類にのみ関連します。 F1 スコアなど、バイナリ分類で報告されるメジャーの中には、正のクラス ("はい" など) と負のクラス ("いいえ" など) の区別が必要なものもあります。 ただし、この構成オプションは必須ではありません。 バイナリ分類モデルでツールを使用するときに空白のままにすると、ツールはクラスの1つを正のクラスとして選択します。
  • シードの値: 再現可能な結果を作成するには、どのレコードをどのフォールドにソートするかを指定する乱数ジェネレータで使用されるシードを選択できます。 シードを変更すると、フォールドの組成が変更されます。

出力の表示

  • D アンカー: この出力は、実際のデータ値と予測を提供します。
  • F アンカー: この出力は、モデルタイプに応じてさまざまなモデル適合メジャーを報告します。
  • R アンカー: 各試行の平均適合値を含むサマリー レポートと、各モデルに対して 1 つの曲線が表示されるグラフ。
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