トレーニング・データの準備

トレーニング・データの形式によって、モデル評価の結果を決定できます。 モデルの評価を可能にするには、トレーニングデータを処理可能な形式で保存する準備が必要です。 トレーニング・データには、以下の例に示すように、ラベル付きの特徴量列と予測列が含まれている必要があります。

提供されたトレーニングデータは、トレーニングデータスキーマを作成するために使用され、トレーニングデータが理解できる形式に対応していることを確認します。 スキーマは、トレーニング・データに指定する特徴量列と、列に含まれるデータのタイプを指定します。 以下の例は、 German Credit Risk データ・セットのトレーニング・データ・スキーマを示しています。

トレーニング・データの保管

サポートされているDb2データベースにトレーニングデータを保存し、データを接続してモデルの評価を行うことができます。 詳しくは、 コネクターを参照してください。

Cloud Object Storageにデータを保管することもできます。

トレーニングデータの保存場所の詳細を非公開にしたい場合は、カスタムノートブックを実行して生成された設定ファイルをアップロードすることで、トレーニングデータに接続することもできます。

次のステップ

モデルが処理されるように、トレーニングデータを接続する必要があります。

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モデル・トランザクションの送信

親トピック モデル評価のためのデータ管理