予測モデルの作成

予測モデルを作成する前に、機械学習モデルに関する知識が必要です。

• 予測を行うためにモデルが必要とするデータをリストします。 例えば、顧客の年齢と月給、およびローンの金額と期間に基づいて予測を行うことができます。
• 予測の予想される形式を調べます。 1 から 100 の範囲の数値を指定できます。100 は、顧客が確実にローンを返済することを意味し、1 はそうでないことを意味します。
• モデルのトレーニングに使用された値の範囲を確認します。 例えば、顧客の年齢を使用して予測を行う場合、モデルのトレーニングに使用された年齢の範囲を確認します。 予測モデルに指定する入力データがこの範囲内に収まるようにすることで、予測の信頼性が向上します。

予測モデルを作成するには、機械学習モデルに基づいてテンプレートを生成します。 これには、自動的に生成されるいくつかのノードが含まれています。

• 機械学習モデルが予測を行うために必要な入力データ型の 1 つを表す入力データ・ノード。
• 入力データのマッピングのための意思決定ノード。 機械学習モデルの入力データ型をデータ・モデルのデータ型にマップするために作成するルールが含まれています。
• 機械学習モデルを呼び出すルールを含む意思決定ノード。
• 出力データのマッピングの意思決定ノード。 機械学習モデルの出力データ型をデータ・モデルのデータ型にマップするために作成するルールが含まれています。