「3.1 予測モデルを作成する」をやり直す

前回のあらすじ

「3.1 予測モデルを作成する」をやり直す

よし、外注の予測モデルの実際の性能を測るときに用いた直近半年のデータ(評価用データ)と、それより前のデータ(学習用データ)を用意出来たぞ。Prediction Oneでは学習時に評価用データを指定する部分があったはず……。このページだ!よし、ここに評価用データを入力して予測モデルを作成しよう。


「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」をやり直す

予測モデルを作り直したからもう一度精度を確認しよう。誤差平均は4.7日か。さっきの3.6日に比べるとだいぶ誤差が大きくなったがそもそも「評価用データの選び方」の通り、性能を過大評価してしまうような作り方だったから妥当な結果だな。
誤差は大きくなってしまったがそれでも当初の目標である「外注の予測モデルと同等(予測工期と実際の工期の誤差平均5日以内)」は達成だ!

まとめ

このページでユウキさんは以下のタスクを完了しました。

  • 3.1 予測モデルを作成する
  • 4.1.1 目標に即した予測モデルの精度を確認/算出する
  • 4.1.2 目標としていた精度を比べ予測モデルの精度が十分であることを確認する

ここではユウキさんになったと思って進め方ガイドのチェックを埋めてみましょう。


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