Model Configurations：Ensemble Model

モデリングメソッド Ensemble Model（Model > Configurations）が選択されていると、<output> タブの Model Properties 領域には以下のエレメントが含まれます。出力ごとに個別のタブがあります。

Output Properties 領域とウィンドウ最下部のボタン行についての説明は、 Model Configurations (ASCMO-DYNAMIC)を参照してください。

Training Labels

Validation Labels

検証データセットをモデル選択に使用することはできません。

Include Following Models

2つ以上のモデルを選択し、それらを組み合わせて共同予測を行います。たとえば、LTSM＋GRU＋NARXモデルを選択することで、よりロバストで予測を向上させることができるアンサンブルモデルを得ることができます。シグマプロットは、異なるベースモデルのバリエーションを示しています。

Highlight Model Deviations

オンにすると、モデル偏差がプロット上で赤くハイライトされます。

ハイライト表示に関して以下のような詳細設定が行えます：

Anomaly Percentile

正常とされる再構成誤差の百分位数を入力します。モデル選択に検証データセットが使用されている場合は、この値は検証データに基づいて計算され、そうでない場合はトレーニングデータに基づいて計算されます。値は異常スコアの0.5にマッピングされます。

Smoothing

メディアンフィルタのステップ数として、データポイントのウィンドウサイズの値を入力します。異常予測のため、信号が平滑化されます。これによって、より良い結果が導き出されます。

Smoothing Window Centered

スムージングウィンドウの中心を評価点にしたい場合、つまり未来の点も考慮したい場合は、オンにします。オフにすると、スムージングウィンドウでの計算に過去のポイントのみが使用されます。

Rounding Threshold

異常予測しきい値（その値を下回るとモデルの予測値が自動的に0に設定され、それ以外は1になります）を入力します。しきい値は、Receiver Operating Characteristic（Model > Anomaly Detection: Receiver Operating Characteristic）に表示されます。

参照

Model Configurations (ASCMO-DYNAMIC)