予測モデルの作成とトレーニング
統計情報モデルを使用し、メトリックベース トリガーを使用して重大な例外をリアルタイムで判断します。メトリックベース に既に保存されている代表的なデータを使用してモデルをトレーニングする必要があります。
始める前に
手順
- 移動先 すべて > MetricBase (メトリックベース) > MetricBase モデル.
- [新規] を選択します。
-
フォームのフィールドに入力します。
表 : 1. [モデル新規レコード (Model New Record)] フォーム フィールド 説明 モデル名 モデルの名前。名前には英数字の任意の組み合わせを使用することができます。このモデル名はモデルクラスと同じではありません。一般に、名前は [グループ] の値に関連しています。 テーブル名 トレーニングデータを含むテーブルの名前。 メトリクス モデルのトレーニングに使用するメトリクスの名前。メトリクスはテーブルに属している必要があります。 作成日時 モデルをトレーニングした日付。 フィルター データセット内の一部のデータを除外するために使用するフィルター。 注:モデルをトレーニングするデータを選択するときは、予想される動作を示すデータを選択して、トレーニングセットの例外を減らすようにしてください。グループごと モデルデータの識別子フィールドとして [グループごと] を使用できます。たとえば、ロールごとにパフォーマンスが異なる本番サーバーのグループ (データベースやアプリケーションサーバーのロールなど) でデータモデルを作成する場合は、[グループごと] フィールドとしてロールを選択します。トレーニングプロセスでは、フィルターによって選択されたレコードのグループで、ロールごとに 1 つのモデルが作成されます。各ロールのモデルを手動で作成する必要はありません。 モデルクラス データをトレーニングするときに使用するアルゴリズム。移動平均アルゴリズム (PEWMA、ARIMA)、季節アルゴリズム (STL、HW) を選択するか、[最も適合するモデルを検索] を選択します。デフォルトは、[最も適合するモデルを検索] で、各アルゴリズムを試し、トレーニングセットに最も適していると思われるアルゴリズムを選択します。 トレーニングデータセット開始日 この日付から始まるメトリクスの メトリックベース 時系列データ。 トレーニングデータセット終了日 この日付に終了するメトリクスの メトリックベース 時系列データ。 有効期限 モデルの再トレーニングを検討するリマインダーとなる日付。モデルのパフォーマンスが良好であれば、再トレーニングの必要はありません。モデルはこの日付を過ぎても作業を続けることができます。 アクティブ トレーニング済みモデルを使用するオプション。モデルがアクティブになると、ワークフロースタジオ トリガーとして使用できるようになります。 -
[送信してトレーニング] をクリックします。
メトリックベース モデルをトレーニングします。完了すると、モデルが [メトリックベースモデルインスタンス] タブに表示されます。
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モデル名をクリックします。
モデリングデータは、トレーニングによって最適化されたパラメーターを持つモデル文字列と同様に表示されます。
- オプション:
モデル名をクリックし、[モデルの設定 (Set Model)] をクリックしてモデルパラメーターを変更します。
モデルをトレーニングするための設定を上書きする場合は、モデルパラメーターを編集できます。グラフは更新されません。変更したモデル文字列を保存しています。