Multi Horizon Performance
概要
この演算子は、Multi Horizon Forecast Modelのパフォーマンスを評価します。
詳細
Multi Horizon ForecastModelは、複数の地平線属性を一度に予測できるメタモデルです。各地平線属性について、Multi Horizon Forecast Modelには予測モデルが含まれています。 Multi Horizon Forecastオペレーターがトレーニングできます。
Multi Horizon Performanceオペレーターは、Apply Modelオペレーターを使用して、テストExampleSetに適用された後、そのようなMulti Horizon Forecastモデルのパフォーマンスを評価するために使用できます。テストExampleSetでMulti Horizon Forecast Modelを適用した結果は、 ラベル付きセット入力ポートに提供する必要があります。
オペレーターは、パフォーマンスを評価する対象の地平線と予測属性を自動的に検出できます。 予測属性<ラベル属性名>を持つすべての特別な属性は予測属性とみなされ、一方、地平線属性の名前は役割から抽出されます。パラメーターが地平線と予測属性を自動検出するの選択が解除されている場合、 地平線属性は属性ロールの正規表現を使用して選択することもできます。デフォルトの正規表現（パラメーターでデフォルトの正規表現を使用する場合 ）は、「horizon \ +（\ d +）」です。これは、 WindowingまたはProcess Windowsオペレーターによって作成された属性ロールに一致します。
選択された各地平線属性について、 ラベル付きセット入力ポートのExampleSetには、地平線属性と対応する予測属性が含まれている必要があります。 horizon属性が名義の場合、ExampleSetには対応する信頼属性も含める必要があります。
演算子の内部サブプロセスは、選択された各地平線属性に対して実行されます。現在の地平線、現在の予測、および（存在する場合）現在の信頼属性の役割は、対応する役割に設定され、入力データは内側のラベル付き設定ポートで提供されます。対応する地平線属性のパフォーマンスを評価するために使用できます。内部サブプロセスのパフォーマンスポートにパフォーマンスベクターを提供する必要があります 。追加のオブジェクトは、 入力および出力ポートエクステンダーを介してサブプロセスに出入りできます。
すべてのパフォーマンスベクターが収集され、 パフォーマンス出力ポートのコレクションでコレクションとして提供されます。可能であれば、パフォーマンスベクターの平均が計算されます（各パフォーマンスベクターのパフォーマンス基準のタイプと数が同じ場合のみ可能）。すべての地平線属性の平均化されたパフォーマンスベクトルは、 パフォーマンス出力ポートで提供されます。
定義された動作を保証するために、入力ExampleSetは通常の「Label」または「Prediction」属性を持つことが許可されていません。入力データにこのような属性がある場合、 ロールの設定演算子を使用して、それらのロールを異なるロールに設定する必要があります。他のすべての属性の役割は変更されないことに注意してください。パラメーター追加マクロが選択されている場合、サブプロセスの現在の地平線属性の名前とタイプをマクロとして追加できます 。
入力
- ラベル付きセット （IOObject）マルチホライズン予測パフォーマンスが評価される入力ExampleSet。入力ExampleSetには、選択された各ホライズン属性のホライズン、予測属性、および（ホライズンがノミナルの場合）信頼性属性が必要です。
- 入力 （IOObject）このポートはポートエクステンダーです。つまり、ポートが接続されると、新しい入力ポートが作成されます。 IOObjectはポートに接続でき、各反復で対応する内部入力ポートに渡されます。
出力
- パフォーマンスのコレクション（コレクション）選択された各期間および予測属性のパフォーマンスベクトルのコレクション。
- パフォーマンス（パフォーマンスベクトル）選択したすべての期間および予測属性のパフォーマンスの平均パフォーマンスベクトル。平均化されたパフォーマンスベクトルの計算は、各パフォーマンスベクトルのパフォーマンス基準の種類と数が同じ場合にのみ可能です。
- サンプルセット（IOObject）入力として与えられたExampleSetは、変更なしでパススルーされます。
- 出力（IOObject）このポートはポートエクステンダーです。つまり、ポートが接続されると、新しい出力ポートが作成されます。ポートは、内部プロセスによって提供されるすべての結果を収集し、すべての反復のコレクションを返します。
パラメーター
- auto_detect_horizon_and_prediction_attributes選択すると、地平線と予測の属性が自動的に検出されます。 prediction_<name of horizon attribute> 持つすべての特別な属性は予測属性と見なされ、地平線属性の名前は役割から抽出されます。
範囲：
- use_default_regular_expressionこのパラメーターを選択すると、デフォルトの正規表現が使用されます。これは、 WindowingまたはProcess Windowsオペレーターによって作成された属性ロールと一致します。デフォルトの正規表現は次のとおりです。「horizon \ +（\ d +）」
範囲：
- regular_expression地平線属性の選択に使用される正規表現を指定します。正規表現は、入力ExampleSetのすべての特別なロールに適用されます。式は、 正規表現の編集およびプレビューメニューで指定できます。このメニューは、正規表現の良いアイデアを提供します。また、異なる表現を試して結果を同時にプレビューすることもできます。
範囲：
- add_macros選択した場合、現在の地平線属性の名前と値タイプを含むマクロがサブプロセスの各反復で追加されます。
範囲：
- current_horizon_name_macroマクロの追加がtrueの場合、このパラメーターは、現在の水平属性名を保持するマクロの名前を定義します。
範囲：
- current_horizon_type_macroマクロの追加がtrueの場合、このパラメーターは、現在の地平線属性タイプを保持するマクロの名前を定義します。
範囲：
- enable_parallel_executionこのパラメーターは、内部プロセスの並列実行を有効にします。メモリの問題が発生した場合は、並列実行を無効にしてください。
範囲：
チュートリアルプロセス
ウィンドウ化されたヒューロン湖データのMulti Horizonパフォーマンス
このチュートリアルプロセスでは、ウィンドウ化されたヒューロン湖のデータセットでMulti Horizon Forecast Modelをトレーニングし、その後、スライディングウィンドウ検証内でMulti Horizon Performanceオペレーターを使用して地平線予測パフォーマンスを評価することにより、Multi Horizon Performanceオペレーターの基本的な使用方法を示します。
