予測モデルの学習後、予測精度の評価までを自動で行います。この画面ではモデルのサマリを確認できます。

予測精度は作成した予測モデルの予測結果と実際の結果を比較することで算出されます。 予測精度レベルの星の数から、良い精度で苦情ラベルを予測できる事がわかりました！

精度を選択すると、さらに詳細な評価を見ることができます。 さまざまな観点での予測精度の評価値や、予測精度に関する表やグラフが生成されます。下にスクロールすることで、閲覧できます。

予測精度が高いことはわかりました。では、なぜ予測精度が高いのでしょうか。 「寄与度の詳細」をクリックしてください。

寄与度の詳細では、予測に対してどの入力項目がどう有効かを知ることができます。苦情タイプ予測では、 「投稿内容」がもっとも有効であることがわかります。

また、「投稿内容」にどういう単語が含まれると、「(a)外見」タイプと予測されやすいのかもわかります。

次に「予測する」をクリックしてください。