DataRobotは、小さなサンプルサイズ(16%)で特定のデータセットに適したモデルを自動的に作成します。 パフォーマンスの良くないものを破棄し、そしてより大きなサンプルサイズ(32%)でモデルを作成します。 DataRobotは再び、パフォーマンスの良くないモデルを除外し、最適なモデルのサンプルサイズを増やし、最適なモデルのみが残るまで64%で再度実行します。 上位モデルは、交差検定とホールドアウトのメカニズムを使用して評価されます。 このアプローチは、DataRobotが可能な限り最高の予測モデルを選択することを保証しながら、計算を劇的に削減するのに役立ちます。