Modelメニュー（ASCMO-STATIC）
Model メニューには以下のエントリが含まれます。
Start ASC GP Model Training
ASC GPモデルのトレーニングを開始します（参照：モデルタイプ）。
Model Properties
Model Properties（ASCMO-STATIC） ウィンドウを開き、各モデル（出力）に使用する入力の変換などの設定を行います。
Automated Machine Learning
Automated Machine Learning ウィンドウが開き、ここでは、機械学習の専門知識がなくても機械学習のモデルや技術を利用することができます。
Valid Model Range
|
注記 |
|---|
|
この項目は、Advanced Settingsがオンになっている場合にのみ使用できます。 |
"Valid Model Range" ウィンドウを開き、モデル（出力）の有効範囲を決定するためのしきい値（最大標準偏差の絶対値）を指定します。指定された範囲は、View メニューの Show Valid Model Range オプションによって散布図に表示されます。デフォルト値：偏差が最大であるトレーニングデータポイントの標準偏差
Reference Model *
|
Set as Reference > * |
選択された出力（* = <output_name>）、または全出力（* = All Outputs）の現在のモデルを参照モデルにコピーします。 |
|
Reset to Reference > * |
選択された出力または全出力の現在のモデルを、定義済みの参照モデルの状態にリセットします。 |
|
Delete Reference > * |
選択された出力（* = <output_name>）または全出力（* = All Outputs）の参照モデルを削除します。 |
|
Show Reference Model> * |
メインウィンドウに参照モデルの情報を表示するかどうかを設定します。選択された出力またはすべての出力の参照モデルを表示するには、参照用として設定されているモデルが必要です。 |
Error (Leave-One-Out)
Error (Leave-One-Out)に基づく分析では、モデルは1つの測定データを除くすべてのトレーニングデータで形成されます。除外された1つのポイントがモデル予測のテストに用いられるテストポイントとなります。
|
Measured vs. Predicted |
|
|
Show in ISP * |
現在のモデル予測に対する、各測定ポイントの絶対誤差を表示します。これにより、入力変数または現在の動作ポイントの当該範囲におけるモデル予測の信頼性を定性的に評価できます。 |
|
Errors vs. Output |
|
|
Error vs. Input > * |
"Error vs. Input" ウィンドウを開きます。 サブメニューには、各入力と Open All が含まれます。 |
|
Error vs. Run Order |
|
|
Error over Training Data Size |
"Analyze model Leave-One-Out error for <output>" ウィンドウを開きます。 |
Error (Test Data)
テストデータに基づく分析では、モデル出力がテストデータと比較されます。テストデータは、モデルトレーニングに使用されなかったデータです。これにより、たとえば汎化の目的でモデルの性能を評価するようなことが可能になります。
それ以外のメニューの機能は、Error over Training Data Size がないことを除いて Error (Leave-One-Out) メニューと同じです。
Error (Training Data)
3つ目のオプションは、トレーニングデータに基づく分析です。ここでは、すべてのトレーニングデータにおける測定値とモデル出力との偏差がロケーションごとに比較され、グラフ表示されます。
それ以外のメニューの機能は、Error over Training Data Size がないことを除いて Error (Leave-One-Out) メニューと同じです。
Model Compression
|
注記 |
|---|
|
モデル圧縮機能（Model > Model Compression）は、ETAS ASCMOのアドオンとして提供されており、これを使用するには "ASCMO_COMPRESSION_INTERNAL" のライセンスが別途必要です。 Model Compression メニューオプションは、Advanced Settings がオンになっている場合にのみ表示されます。 |
モデル圧縮機能（Model > Model Compression）を利用すると、データ量が非常に多い場合でも（特にオプティマイザの処理において）、ASCMO-STATICの処理速度を通常レベルに保つことができます。使用されるデータポイントの数（つまりモデルサイズ）をスマートな方法で削減することにより、モデルの複雑度を軽減します。この機能のアドオンがインストールされている場合に限り、ASCMO-STATICで圧縮モデルを使用することができます。
このモデル圧縮機能を使用するには、まず、ISPビューにおいて、この機能を使用する出力のモデルタイプを "Compressed Model" に設定しておく必要があります。詳細はモデルタイプを変更するを参照してください。
|
Sobol Screening from Model |
|
|
Error over Model Size (Test Data) Error over Model Size (Training Data) |
Interactions ><output>
"Interactions <output>" ウィンドウを閉じます。
Input Relevance (RMSE) /(Length Scale) > <output>/All
Relevance of Inputs (ASCMO-STATIC) を開きます。
Classification > Receiver Operating Characteristics
分類器の性能を受信者動作特性曲線（ROC曲線）で表すウィンドウが開き、真陽性率と偽陽性率との関係、および曲線の下の面積（AUC）が表示されます。
Show Statistics
"Model Statistics" ウィンドウを開きます。
Scatter Plot Valid Model Range *
"Valid Model Range Scatter Plot for <output>" ウィンドウを開きます。
参照