モデル構築
- 学習に非常に時間がかかるのですが、これは普通のことですか？
- カテゴリー変数とした説明変数列で、学習データにないカテゴリー値がホールドアウトデータや予測データに存在する場合、それらの値はどのように処理されますか？
- カテゴリー変数列の欠損値はどのように欠損値補完されますか？
- 数値データの欠損値はどのように欠損値補完されますか？
- 時系列データの数値データはどのように欠損値補完されますか？
- Learning Forecastでは、1回の学習で、アルゴリズムごとに何個のモデルを作っているのですか？
- 値の予測を分類で行うことはできるのですか？
- 値の上がり下がりではなく、上がり始めや、下がり始めなど、傾向が変わるところを予測するということも可能なのでしょうか？
- 分類を行いたいときに、分類したいクラスの数に制限はあるのですか？
- 分類ではどの評価指標を用いるのが良いですか？
- モデル管理画面の「学習精度」はどのように計算されていますか？
- モデル管理画面の「学習時間」はモデル構築にかかる時間のことですか？
- 時系列データで学習設定の交差検証設定の部分で「シャッフルする」を「チェックする・しない」「未来のデータを含む・含まない」の条件で1か月先予測を行うと、モデル構築画面で表示される精度が全て同じになります。