機械翻訳について

3.3.4 評価

診断メトリックをレビューし、品質チェックを実行して、モデルを評価します。

場合によっては、ディクショナリ・ビューおよびモデル・ディテール・ビューの問合せで、モデルのパフォーマンスを評価するのに十分である場合があります。 ただし、より詳細な評価では、条件付き対数確率、平均平方根誤差(AMSE)、赤池情報基準(AIC)などのテスト・メトリックを計算できます。

モデル設定情報

モデル作成後に生成された様々な統計を調べて、モデルを評価します。 これらの統計は、モデルの品質に関するインサイトを提供します。

%r
 
summary(MOD)

このスクリプトは、SALES_TIME_AMOUNTデータを使用してOracle Databaseでトレーニングされた、作成された指数平滑化モデルのサマリーを出力します。 サマリーは、モデル・タイプ、入力変数、ターゲット、予測設定およびOracleモデル・メタデータ(すべてオブジェクトMODに格納され、データベース内でESM_SALES_FORECAST_1として使用可能)を確認します。

予測

このステップでは、次の4四半期の売上を予測します。

1. 予測売却金額

   モデルESM_MODは、AMOUNT_SOLDの将来の4つの値を予測し、信頼度の下限と上限も予測します。 結果は降順にソートされ、最新の予測ポイントが最初に表示されます。

   %r
    
   modelDetails <- summary(MOD)
    
   PRED <- modelDetails$predictions
     
   z.show(ore.sort(PRED, by='CASE_ID', reverse=TRUE))

   
   
   
   
   

   出力は、次の4つの将来のCASE_ID期間(四半期など)のAMOUNT_SOLDの予測値を時間の降順にソートした表です。 これにより、最新の予測を上部に表示し、将来の予測売上を明確に把握できます。

   出力の各列の説明:

   • CASE_ID:

     予測中に使用される各入力レコード(または行)の一意の識別子。 元のデータ行に対応する予測を追跡するのに役立ちます。

   • 値:

     データセットからの実際の(監視される)値(通常は真のターゲット/出力変数)。

   • 予測:

     そのレコードのモデルによって生成された予測値。 これは、クラス・ラベル(分類用)または数値(回帰用)です。

   • Lower:

     信頼度または予測間隔の下限。 所定の信頼度レベル(95%など)で予測される最小値を示します。

   • Upper:

     信頼度または予測間隔の上限。 所定の信頼度レベルで最も高い予測値を示します。

2. 信頼区間のチャート予測AMOUNT_SOLD値

   OMLノートブックで予測値をビジュアル化するには、次のチャート設定で前述と同じ問合せを実行します:

   z.show(ESM_MOD.prediction.sort_values(by='TIME_SEQ'))

   
   
   
   
   
   
   
   
   

折れ線グラフは、モデルの予測が時間の経過に伴う実際の観測値(Value)をどのように追跡するか(time_id)を効果的に示します。

これで、予測ステップが完了します。 モデルは、次の4四半期の売上を正常に予測しました。 これらの予測は、販売傾向を追跡し、在庫計画に関する貴重なインサイトを提供するのに役立ちます。