予測モデルを作成するとPrediction Oneでは自動で評価も行います。二値分類や数値予測などそれぞれの予測タイプごとに代表的な評価指標が算出されますが、「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」で明文化した精度目標で使用した指標が、自動で算出された評価指標にない場合は、それを自ら計算する必要があります。Prediction Oneでは評価用データと評価用データに対する予測結果を出力できるのでそれらを用いて成功条件で使用した評価指標を算出しましょう。
評価において大事なのは目標に対してどの程度の精度を達成できているかです。目標と同程度以上の精度であれば予測モデルの改善よりも予測までのステップを一度行いましょう。一方精度が目標を下回っている場合は予測モデルの改善を行いましょう。

「4.1 作成した予測モデルの精度と目標としていた精度を比べる」を詳しく見る

PredictionOneでは予測精度だけでなくどうしてそのような予測をしたのか？という予測の理由にあたる寄与度も確認できます（詳しくは「予測寄与度の概要」）。
寄与が高い項目がご自身の知見・経験と合致しているか確認しましょう。本来寄与が高いはずの項目の寄与度が低い場合などはデータに間違いがないか、データの入力方法に問題がないか、などを確認しましょう。また今まで気づいていなかったけれど寄与度が高い項目も見つかるかもしれません。

「4.2 寄与度を確認する」を詳しく見る