多クラス分類モデリングの注意事項

キャンセル
次の結果を表示 
次の代わりに検索 
もしかして: 

多クラス分類モデリングの注意事項

最新の情報は、製品マニュアルをご確認ください。閲覧するには、DataRobotにログインする必要があります。

(この記事の最終更新日:2020年4月7日)

 

多クラス分類モデルおよび混同行列タブでの作業に関する注意事項は以下の通りです。
  • DataRobotは、最大500MBのデータセットを公式にサポートします、ハードリミットの上限はありません。このサイズを超えるモデルではメモリ不足エラーが発生する可能性があります。
  • 層化抽出分割およびスマートダウンサンプリングはサポートされません。
  • エクスポージャー、オフセット、およびイベントカウントはサポートされません。
  • 高度な前処理のステップはサポートされません(自動エンコーダー、k平均、コサイン類似度、信頼性区間、ExtraTrees特徴量選択、最適な変換の検索、差分/割合の検索など)。
  • 以下のタブおよびツールはサポートされません。
    • リフトチャート
    • ROC曲線
    • 特徴量ごとの作用
    • 特徴量ごとの予実
    • 予測の説明
    • 格付表
    • ホットスポットおよび各特徴量の効果のインサイト
  • テキストマイニングおよびワードクラウドのインサイト、または係数タブのデータを操作する場合、20以上のクラスがある多クラスプロジェクトではトレーニングデータで最も頻繁に表れる20のクラスのインサイトしか表示されません。
  • スコアリングコードまたはモデル近似(DR Primeを使用)のダウンロードは、多クラス分類プロジェクトで使用できません。
  • レガシー予測API /api/v1を使用して多クラス分類予測をすることはできません。新しい/predApi/v1.0 APIを使用する必要があります。
  • Jupyter Notebook、ユーザー、およびオープンソースモデルは使用できません。
  • スリム実行(スタックされた予測なし)で実行する多クラスプロジェクトの混同行列は、モデルが検定にトレーニングされたときに無効化されます。
  • 多クラスモデルでは異常検知は使用できません。
  • 多クラスではコンプライアンスに関するドキュメントは使用できません。
プロジェクトに11以上のクラスがある場合、以下の注意事項に留意してください。
  • スタックされた予測は無効化されます(検定またはホールドアウトにトレーニングされた場合、リーダーボードのスコアにはN/Aと表示されます)。
  • Vowpal Wabbitモデルは使用できません。
  • ExtraTrees Classifierモデルには、500Kの行制限があります。
  • テキストの多いデータセットでのOOMエラーを回避するために、最大派生テキスト特徴量は20,000に設定されます。
  • データセットによっては、一部のモデルのトレーニングに非常に長い時間がかかることがあります。
バージョン履歴
最終更新:
‎04-10-2020 04:01 PM
更新者: