学習プロセス
入力データがどう前処理され、アルゴリズムを適用し、精度検証を行ったか、といったプロセスを把握できます。
全体プロセス
入力データからモデル、および精度検証のプロセスを図示しており、下記が理解できます。
- 最終的に採用された学習アルゴリズム
- 訓練データと学習データの比率(ツールチップで表示)
なお、アンサンブルモデル構築時には下記のようにどのアルゴリズムがアンサンブルされたかも把握できます。
前処理後データ
前処理された後のデータの先頭 10 行を確認できます。
特に、前処理により自動生成された列がある場合、このデータに含まれます。
前処理プロセス
上記前処理後データ内の説明変数がどう前処理されたのか、を把握できます。
フィルタボックスで列名を指定することで、プロセスが図示されます。
なお、ツールチップ内にて詳細な情報を得られます。
機械学習パラメータ
採用された学習アルゴリズムの内部のパラメータを表示しています。