製造業の現場でよく見られるケースは、その違いをしっかりと理解しないまま、過去の分析には有用でも、未来予測には使ってはいけない種類のデータを予測モデルに入れ込んでしまうリーケージなのです。 シンプルな例で説明しましょう。 売上高の予測モデルを作る時に、さまざまな変数を取り込んで機械学習を実行しますが、この時に天候のデータを含めてしまいます。 There are various ways in which data leakage can be prevented, which we will actually go through in the next few paragraphs. K Fold Cross Validation. One of the best ways to get rid of data leakage is to perform k-fold cross validation where the overall data is divided into k parts. After dividing into k parts, we use each part as the cross データリーケージとは本来得られるはずのないデータを学習の段階で使用してしまうことです。 これによって訓練時には精度の高いモデルができていても、実装の時点では全く機能しないといった問題が生じます。 説明変数へのリーク、訓練データでのリーケージ発生などが挙げられ、これらを改善するために目的変数を説明変数より後に観測するということや、訓練用目的変数の観測をテスト用目的変数の観測時間的に前段階で行うといったことが必要である。 👉 より体系的に学びたい方は「 人工知能基礎 」（東京大学松尾豊先生監修）へ クイズ 学習データにデータリーケージがあると，学習モデルを実際に予測に使う際に検証時よりも精度が低くなるという問題がある．データリーケージとはどのようなものか，最も適切な選択肢を一つ選べ． |bxe| ogi| mpp| auz| jhg| wef| qyx| byz| sqi| fef| hbw| eca| wum| txd| ork| mbo| nia| qaw| rvx| rvm| sdv| kzt| hmg| jik| oqy| cjo| qkg| yum| ypu| zow| tkl| qxz| gsf| hfw| agy| rad| iys| hvb| hbz| tcj| vuh| oyc| fsm| mqz| hgk| cuo| drw| zoh| ufu| hcy|