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フィードバック・データの管理
最終更新: 2024年12月05日
フィードバック・データの管理

品質評価を設定し、モデル予測の変更を判断できるように、フィードバックデータを提供する必要があります。

フィードバック・データを提供すると、モデル予測の正確度を定期的に評価することができます。

フィードバック・ロギング

あなたが提供したフィードバックデータは、フィードバックログテーブルにレコードとして保存されます。

フィードバックデータには、トレーニングデータと同じ構造の特徴列と予測列が含まれている必要があります。 データには、既知のモデル結果も含まれている必要があります。 あなたが提供したフィードバックデータのうち、トレーニングデータに含まれていない列は処理されません。

品質評価を設定するには、フィードバックデータをフィードバックログテーブルに記録する必要があります。 モデル評価のために提供するフィードバックデータには、トレーニングデータと同じ構造の特徴列と予測列が含まれていなければなりません。 データには、既知のモデル結果も含まれている必要があります。

フィードバック・データのアップロード

フィードバック・ロギング・エンドポイントを使用して、品質評価用のデータをアップロードできます。 CSV ファイルを使用してフィードバック・データをアップロードすることもできます。 詳しくは、 モデル・トランザクションの送信を参照してください。

プリプロダクションモデルの場合、Cloud Object StorageまたはDb22に保存されているフィードバックデータのCSVファイルに接続することができます。 詳しくは、 評価結果の確認を参照してください。

親トピック: Watson OpenScaleでのモデル評価のデータの管理

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