<モデル名>!SHOW_EVALUATION_METRICS¶

構文¶

このメソッドを呼び出すと、モデルのトレーニング時に生成された交差検証メトリクスを取得できます。または、トレーニング時には利用できなかった追加データ（サンプル外データ）を指定してこのメソッドを呼び出すと、モデルがそのデータをどの程度正確に予測したかに基づくメトリクスを取得できます。

トレーニング時に生成された時系列の交差検証メトリクスを返します。

これらのメトリックスは、モデル構築中に CONFIG_OBJECT 内で evaluate=TRUE の場合のみ利用可能です（これがデフォルトです）。

<model_name>!SHOW_EVALUATION_METRICS();

追加のサンプル外データで交差検証メトリクスを計算します。

<model_name>!SHOW_EVALUATION_METRICS(
  INPUT_DATA => <input_data>,
  [ SERIES_COLNAME => '<series_colname>', ]
  TIMESTAMP_COLNAME => '<timestamp_colname>',
  TARGET_COLNAME => '<target_colname>',
  LABEL_COLNAME => '<label_column_name>',
  [ CONFIG_OBJECT => <config_object> ]
);

引数¶

以下の引数は、サンプル外データの追加使用ケースにのみ適用されます。

必須：

以下の引数のすべてが、すべてのユースケースに必要なわけではありません。

INPUT_DATA => input_data

トレーニング中に使用されたターゲットと外生変数の将来のタイムスタンプと値を含むテーブル、ビュー、クエリへの 参照。列はこの引数と元の外生トレーニングデータとの間で名前によってマッチングされます。

この参照を作成するには、 TABLE キーワード をテーブル名、ビュー名、クエリと共に使用するか、 SYSTEM$REFERENCE または SYSTEM$QUERY_REFERENCE 関数を呼び出します。

TIMESTAMP_COLNAME => 'timestamp_colname'

input_data でタイムスタンプを含む列の名前。

TARGET_COLNAME => 'target_colname'

input_data でターゲット（依存値）を含む列の名前。

LABEL_COLNAME => 'label_column_name'

データのラベルを含む列の名前。ラベルは、指定の行が既知の異常であるかどうかを示すブール値（true/false）です。ラベル付きデータがない場合は、この引数に空の文字列（''）を渡します。

オプション：

SERIES_COLNAME => 'series_colname'

系列を指定する input_data の列の名前。

CONFIG_OBJECT => config_object

評価ジョブの構成に使用されるキーと値のペアを含む OBJECT。

キー	型	デフォルト	説明
prediction_interval	FLOAT	0.99	0.0以上および1.0未満の値。デフォルト値は0.95で、将来のポイントの95%が予測結果から派生した区間 [lower_bound, upper_bound] 内に収まると予測されることを意味します。
on_error	STRING	'ABORT'	エラー処理メソッドを指定する文字列（定数）。これは、複数の系列を予測する場合に最も役に立ちます。サポートされる値は次のとおりです。 'abort': いずれかの時系列でエラーが発生した場合、モデル予測操作を中止します。 'skip': 予測でエラーが発生した時系列はスキップします。これにより、他の時系列でも予測を成功させることができます。失敗する系列はモデル出力から除外されます。

出力¶