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スリム実行モデルとは

rokiso
イメージセンサー

お世話になっております。

 

連続値の問題で、Eureqaモデルを100%データで学習した際に、

スリム実行モデルでは、トレーニングデータに対する予測は使用できません」など、一部機能が制限されているような文言がでてきました。

精度も※のスコアがでずにNAとなっています。

 

・スリム実行モデルとは何でしょうか。

・Eureqa以外にもスリム実行モデルはありますか。

 

よろしくお願いいたします。

 

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4件の返信4
HajimeO
コミュニティチーム
コミュニティチーム

@rokiso さん、こんにちは。

スリム実行モデルとは、積み上げ予測に対応していないモデルのことを指しています。

積み上げ予測に対応していないものは他に、750MB以上のデータセットを使用している場合や、10クラス以上の多クラス分類などがあります。

rokiso
イメージセンサー

@HajimeO 

ありがとうございます!!

・過剰に良いスコアが算出されて誤解を招かないように

・処理が重くなりすぎないように

この制御されていると理解しました。

 

少しマニアックな話になるかもですが、

Eureqaで積み上げ予測がサポートされていないのはどういった技術背景があるのでしょうか。

最近Eureqaが社内外でよく使われだしている印象があり、もう少し詳しく学びたいと思っています。

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KentoSato
データサイエンティスト
データサイエンティスト

@rokiso 

データサイエンティストの佐藤です。

ご質問にご回答させていただきます。

Eureqaモデルが積み上げ予測を実施できない背景には2つ目の計算時間の問題からです。

Eureqaモデルは他のモデルに比べて学習時間が多くかかるため大きいデータセットにおいては計算時間がかかりすぎ、非現実的な時間になってしまうため積み上げ予測をサポートしていない背景がございます。

 

追加でご不明点等ございましたら、お気軽にお問い合わせください!

rokiso
イメージセンサー

@KentoSato 

回答ありがとうございます!よく理解できました!

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