特徴量エンジニアリング#

ForePaaSでは、モデルに使用する変数を完全に指定できます。

#予測値を追加する

予測したい値（すなわちラベル）はYデータセットに保存されます。予測値を追加するには、Add a sourceをYの横にクリックします。

データセットを生成する時に指定した入力タイプに基づいてソースを選択し、保存します。

#入力タイプがTablesの場合

トレーニングテーブルから1つの属性を選択できます。

#入力タイプがPictures from bucketsの場合

トレーニングバケットから1つまたは複数のフォルダを選択できます。

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#特徴量を追加する

予測に使用される特徴量、または変数はXデータセットに保存されます。構造化データモデルに特徴量を追加するには、Add a sourceをXの横にクリックします。

データセットを生成する時に指定した入力タイプに基づいて、ソースから必要なだけ変数を選択し、保存します。

ショートカットのヒント：一度にすべての変数を追加するオプションがあります。これにより、ソースからのすべての変数が追加されますが、予測値として選択したものを除きます。

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#前処理

高度な特徴量エンジニアリングは、ソース自体でData Processing Engine (DPE)上で実行する必要があります。

#さらに詳しく

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