ガイド付きデータセット選択
ASCMO-DYNAMICには、データセットのカテゴリ分け（トレーニングデータセット、検証データセット、テストデータセットのいずれのデータセットとして使用するか）を推奨する機能があります。一般的にこの作業は、データセットの数が多いと非常に困難なものとなります。Guided Dataset Selection（ガイド付きデータセット選択）の機能は、この振り分け作業を補助し、優れたモデル（過剰適合のない優れた汎化性を持つモデル）が作成されるようにします。ここでは「ハウスドルフ距離」（Hausdorff distance）に基づく各データセットの順序付けが行われます。
「ハウスドルフ距離」は、あるデータセットの全データポイントから他の全データセットのデータポイントまでの最大ユークリッド距離です。
ガイダンスに従ってデータセット選択を行うには、メインウィンドウから Data → Guided Dataset Selection を選択するか、"Manage Datasets" ウィンドウ（Data → Manage Datasets）で Guided Dataset Selection をクリックします。
この処理においては、最初にルックバック長が尋ねられます。距離を計算する際に、ルックバック長までの一連のデータポイントを用いて勾配が考慮されます。
次に、各データセットが重要度（正規化ハウスドルフ距離）に従ってソートされます。第1のソートステップにおいてユーザーは、いくつのデータセットをトレーニングデータセットとして選択するかを決定することができます。距離0のデータセットは、モデルトレーニングに新しい情報を与えません。過剰適合を防ぐため、新しい情報を含むデータセットのうちのいくつかは、検証データセットとして残しておく必要があります。第2のソートステップにおいては、残りのデータセットがもう一度ソートされ、第1ステップと同様に、ここでは検証データセットが表示されます。それ以外の残りのデータセットはすべてテストデータセットになります。
ソートが終了すると、プロジェクト内のデータセットのカテゴリが新たに設定され、モデルトレーニングを新たに実行する必要が生じます。
参照