ハイパーパラメータ・チューニングの実行方法

このトピックでは、需要または需要と供給プランのBayesian機械学習タイプのユーザー定義予測プロファイルの予測パラメータに対してハイパーパラメータ・チューニングを行う方法について説明します。

HypertuneSamplePercent予測パラメータが予測プロファイルに追加され、0 (ゼロ)より大きい値に設定されている場合、ハイパーパラメータ・チューニングは次のように行われます。

予測は、プラン移入全体の予測プロファイルの予測パラメータに従って計算されます。
平均絶対誤差率(MAPE)は、通常どおり、<predefined output measure> MAPEまたは<user-defined output measure> MAPEメジャーで計算および格納されます。この計算は、サンプルMAPE用です。
HypertuneHoldback予測パラメータおよびHypertuneHoldbackPercent予測パラメータの値によって決定されるプラン開始日より前の需要履歴の場合、HypertuneSamplePercent予測パラメータで指定された予測ノード(組合せ)の割合について、予測は予測プロファイルの予測パラメータに従って計算されます。
計算されたMAPEは、予測プロファイルのTuned Base MAPE、Shipments Forecast: Tuned Base MAPEまたは<user-defined output measure>: Tuned Base MAPEメジャーに格納されます。この計算は、サンプル外ベースMAPE用です。
ステップ2の予測ノードでは、ハイパーパラメータ・チューニングが実行され、調整された予測パラメータに従って予測のMAPEが「記帳予測: 調整済最良MAPE」、「出荷予測: 調整済最良MAPE」または「<ユーザー定義の出力メジャー>: 予測プロファイルの調整済最良MAPEメジャー」に格納されます。この計算は、サンプル外の最適なMAPE用です。
HypertuneMaxPermutations予測パラメータが1より大きい値に設定されている場合は、予測プロファイルを作成または編集するためのガイド・プロセスの「パラメータ」ステップの「ハイパーパラメータ・チューニング値」列で指定された値から、予測パラメータに最適な値を選択するために、ランダム・ウォーク・アルゴリズムが使用されます。列に使用可能な値がない場合、HypertuneParamSet予測パラメータのデフォルト値が最適な値の選択に使用されます。詳細は、「ハイパーパラメータ・チューニングのパフォーマンスの向上方法」および「ハイパーパラメータ・チューニングの予測パラメータ」というタイトルのトピックを参照してください。
HypertuneMaxPermutations予測パラメータが0 (ゼロ)または1に設定されている場合、予測プロファイルを作成または編集するためのガイド・プロセスの「パラメータ」ステップの「ハイパーパラメータ・チューニング値」列で指定されている値について、すべての順番が評価されます。値が指定されていない場合は、HypertuneParamSet予測パラメータのデフォルトの値セットが、順列の評価に使用されます。
ホールドバック検証(サンプル外テスト)が実行されます。
ハイパーパラメータ・チューニングは、次の両方の条件が満たされた場合、成功とみなされます。
- 最適なMAPEは、チューニングされたベースMAPEよりも小さくなります。
  この状況は、予測精度の向上を示しています。
- チューニングされた最適なMAPEとチューニングされたベースMAPEの差が、HypertuneMAPEThreshold予測パラメータで指定された値以上です。
HypertuneOutputMode予測パラメータの値が1の場合、正常にチューニングされた予測ノードについて、予測はチューニングされた予測パラメータに従って計算され、予測プロファイルの出力メジャーに格納されます。記帳予測: 調整済、出荷予測: 調整済または<ユーザー定義の出力メジャー>: 調整済メジャーは更新されません。残りの予測ノードでは、予測プロファイルの予測パラメータに基づく予測が出力メジャーに書き込まれます。
HypertuneOutputMode予測パラメータの値が2で、正常にチューニングされた予測ノードの場合、予測はチューニングされた予測パラメータに従って計算され、「予約予測: 調整済」、「出荷予測: 調整済」または「<ユーザー定義の出力メジャー>: 調整済」のメジャーに格納されます。すべての予測ノードについて、予測プロファイルの予測パラメータに基づく予測が出力メジャーに格納されます。
正常にチューニングされた予測ノードのチューニング済予測パラメータに従って計算された予測について、プラン開始日とプラン終了日の間のデータが考慮されます。
ハイパーパラメータ・チューニングに参加したすべての予測ノード(成功したかどうかに関係なく)について、ハイパーパラメータ・チューニングの結果はチューニング済設定メジャーに格納されます。チューニングされた予測パラメータの名前および最適化された値は、予測ツリーの予測ノードのレベルとともにメジャーにも格納されます。 HypertuneParamSet予測パラメータの値が使用されている場合、この予測パラメータから選択した値がチューニング済設定メジャーに格納されます。
詳細は、「ハイパーパラメータ・チューニングのチューニング済設定メジャーのテキスト」というタイトルのトピックを参照してください。
ハイパーパラメータ・チューニングに参加したすべての予測ノード(成功したかどうかに関係なく)について、ハイパーパラメータ・チューニングの日時は、「記帳予測: チューニング時の最終試行」、「出荷予測: チューニング時の最終試行」または「<ユーザー定義の出力メジャー>: チューニング時の最終試行」メジャーに格納されます。
残りの予測ノードの場合、メジャーの値は01/01/2000です。
HypertuneAdvisor予測パラメータの値が1で、予測ノードが正常にチューニングされている場合は、プランニング・アドバイザを介して通知が提供されます。
詳細は、「Planningアドバイザでのハイパーパラメータ・チューニング通知の設定方法」というタイトルのトピックを参照してください。
次の計画の実行中に、ステップ1から8が繰り返されます。
HypertuneSamplePercent予測パラメータの値に従って、ハイパーパラメータ・チューニング用の異なる予測ノードのセットが選択されます。「記帳予測: チューニング時の最終試行」、「出荷予測: チューニング時の最終試行」または「<ユーザー定義の出力メジャー>: チューニング時の最終試行」メジャーおよびHypertuneHalflife予測パラメータの値は、予測ノードがハイパーパラメータ・チューニングに適格かどうかを判断するために考慮されます。
EnableNodalTuning予測パラメータの値が0 (ゼロ)の場合、前のプラン実行中に処理された予測ノードのベースMAPE、最適なMAPEおよびチューニング済予測メジャーの値は、予測ノードが再度チューニングされるまで保持されます。これらの予測ノードには、予測プロファイルの予測パラメータが適用されます。
EnableNodalTuning予測パラメータの値が1または2の場合、ノード・チューニングが実行され、前の計画実行中にチューニングされた予測パラメータが、HypertuneHalflife予測パラメータの値に達するまで、後の計画実行の予測ノードに適用されます。詳細は、「ノード予測のノード・チューニングの有効化方法」というタイトルのトピックを参照してください。

ハイパーパラメータ・チューニングのプロセスに関するその他のポイント

ハイパーパラメータ・チューニングについては、次の点に注意してください。

ハイパーパラメータ・チューニングの予測ノードは、予測ツリーの最下位レベルから選択され、このレベルを集計できます。
予測ツリーの最下位レベルで予測ノードでハイパーパラメータ・チューニングを実行できないが、予測ノードの予測プロファイルの予測パラメータに従った予測が成功した場合、予測ノードに対してハイパーパラメータ・チューニングは行われません。
予測ノードの予測プロファイルの予測パラメータに基づく予測が失敗した場合、親の予測が生成される間、予測ノードの親に対してハイパーパラメータ・チューニングが試行されます。ハイパーパラメータ・チューニングが実行されるレベルは、「記帳予測: 調整済設定」、「出荷予測: 調整済設定」または「<ユーザー定義出力メジャー>: 調整済設定」メジャーに反映されます。
予測ノードに対してベースMAPEを計算できないが、最適なMAPEが計算される場合、調整された予測パラメータが受け入れられ、調整された予測がHypertuneOutputMode予測パラメータで指定された出力メジャーまたは調整されたメジャーに書き込まれます。チューニングされたベースMAPEメジャーには値がありませんが、チューニングされた最適なMAPEメジャーには値があります。
予測ノードのチューニング済設定メジャーでは、「チューニング済- 改善が見つかりました。ベースは失敗しました」というテキストが移入されます。
これらの予測ノードは、ハイパーパラメータ・チューニングのためにプランニング・アドバイザによって返された平均計算には含まれません。
ノード・チューニングが有効でなく、HypertuneSamplePercent予測パラメータの値が100の場合、前のプラン実行からのハイパーパラメータ・チューニングの結果がメジャーからクリアされます。
ノード・チューニングが有効でなく、以前にチューニングされた予測ノードに対してハイパーパラメータ・チューニングが再度実行されると、チューニングされた設定メジャーのチューニングされた設定は、新しくチューニングされた設定で上書きされます。
ノード・チューニングが有効な場合、チューニング実行後に予測パラメータのハイパーパラメータ・チューニング値を変更し、ハイパーパラメータ・チューニングを再度実行すると、チューニング済予測パラメータの現行セットにない、以前にチューニングした予測パラメータの値がチューニング済設定メジャーに保持され、使用されます。変更されたチューニング済予測パラメータの場合、古い値はチューニング済設定メジャーの新しい値で上書きされます。