概要
プロジェクトが作成できたら、次はデータの中の「何を予測するか」をForecast に教えてあげる必要があります。AIで何を予測するかという目的となるデータを「目的変数」と呼びます。
特徴量タイプの設定
1. 目的変数
目的変数とは、AIに「予測させたい対象」のことを意味します。
プロジェクト作成後に、まず行うのは「目的変数」の設定です。
- 目的変数のデータ型が「数値」の場合、学習タイプは自動的に「回帰」になります。為替や株価等数値を予測する場合、この手法を用います。
- データ型が「カテゴリ」の場合は、学習タイプは「分類」になります。明日の天気、与信評価など、いくつかあるクラスに分類したい場合、この手法を用います。
2. Index
Indexに指定する特徴量は、必ず「一意の値」でなければいけません。
一意の値とは、ある一つの値を指定すると、ある一つの行を特定できるような特徴量のことです。
いわゆる、どれ一つとして同じ値がない、すべてがユニークな値、ということになります。
- Indexを指定すると、予測結果ダウンロード時に、予測結果データとIndexを結合してダウンロードすることができるようになるほか、Indexデータのデータ型を「日付型」に指定すると、時系列データとして学習することができます。
- 時系列データの詳細や、設定方法「時系列設定」で解説しています。
3. 説明変数
説明変数とは、学習に使用する変数のことを指します。
デフォルトでは、すべての変数が説明変数に指定されています。
チェックボックスを使って、不要な変数を「使用しない」状態に変更することができます。
- 当該変数の左にあるチェックボックスをクリックし、チェックを入れます。
- 「使用」を選択すると、チェックを入れた変数をすべて「説明変数」に変更します。
- 「不使用」を選択すると、チェックを入れた変数をすべて「使用しない」に変更します。
- 「不使用」を選んだ状態では、使用しない変数は灰色に表示されます。