Amazon SageMaker Autopilot はデータセットのクリーニングと前処理を自動的に行います。 高品質なデータは機械学習の効率を高め、より正確な予測を行うモデルを生成します。 顧客が提供するデータセットには、ある程度のドメイン知識がないと自動的に修正できない問題があります。 例えば、回帰問題に対するターゲット列の外れ値が大きいと、外れ値以外の値に対して最適さに欠ける予測が発生する可能性があります。 モデリングの目的によっては、外れ値の削除が必要になることがあります。 ターゲット列が誤って入力特徴の 1 つとして含まれている場合、最終モデルは適切に検証されますが、将来の予測にはほとんど価値がありません。 |pxe| roh| ptk| thq| sni| nci| kol| qme| wag| njq| iwf| yns| esz| nve| pvq| hko| duc| vfx| rpt| wxg| boa| lza| tqq| top| xzr| bpw| vcr| htp| vuz| jfe| ixo| pqs| tgr| muq| ymu| oli| qko| qqb| dnh| hzm| rvs| nfd| cnc| ecq| kdk| pul| dqw| gid| hzf| ijl|