モデル詳細情報

探索の途中で作られたモデルを全部並べる画面です。 オートMLとマニュアルMLは、いくつものモデルを作って比べ、いちばん良かった 1 つだけを出力します。ここに出るのはその候補の一覧です。MLアンサンブル(βver)で混ぜるモデルは、ここのモデルID で指定します。

構築モデル一覧

作られたモデルが、精度の良い順に上から並びます。

列	中身
モデルID	そのモデルを指す文字列。MLアンサンブル(βver)に渡すのはこの値です
アルゴリズム	使われた学習アルゴリズムの名前
（指標名）	モデルを選ぶときに使った指標の値。横棒の長さでも分かります

並び順は、カテゴリ予測なら指標の大きい順、数値予測なら誤差の小さい順です。どちらも上がいちばん良いモデルです。

プルダウンでモデルIDを 1 つ選ぶと、そのモデルの中身が下に 2 つ出ます。

処理と内容の 2 列で、そのモデルに適用された前処理が並びます。最後の行に特徴量選択が出て、何列まで絞ったかが分かります。

パラメータと値の 2 列で、そのモデルのパラメータが並びます。

やりたいこと	見るところ
混ぜる候補を選ぶ	上位数件のモデルIDを控えてMLアンサンブル(βver)のパターンに入れる
1 位と 2 位の差を知る	一覧の指標の値を見比べる。差が小さいなら、混ぜる価値があります
採用されたモデルの設定をマニュアルMLに写す	1 行目のモデルIDを選び、前処理設定と機械学習パラメータを読む