編集パネルに配置した当該ブロックの表示名が変更できます。

ブロックリストパネル中のブロック名は変更されません。

このブロックで使用する BigQuery テーブルにアクセス可能な GCP サービスアカウントを指定します。

教師付きトレーニングデータを格納した BigQuery テーブルが属する BigQuery データセットを指定します。

教師付きトレーニングデータを格納した BigQuery テーブルを指定します。

DataEditor で参照する際の名前を指定します。

トレーニングが完了した際に、タグも同時に付けたい場合に指定します。

タグは、別途「推論／予測に使用するタグの設定」ブロックを使って、後付けできます。

トレーニングデータの推論／予測の対象に使用するカラム名を指定します。

トレーニング完了時点からモデルを保持する日数を指定します。指定した日数を経過するとモデルは自動で削除されます。0 日を指定すると、自動削除されません。

初期値は、0 日です。

AutoML テーブルでは、教師付きトレーニングデータをトレーニング用・検証用・テスト用に分割して利用します。

デフォルトでは、データ行の 80% をトレーニング用、10% を検証用、10% をテスト用としてランダムに選択します。

分割比率やデータのどの行をトレーニング用・検証用・テスト用に適用するかをコントロールしたい場合は、特定のカラムを追加して行います。

• タイムスタンプ型のカラムを使用する場合：

  最も時間の古い 80% の行がトレーニング用に、その後の 10% が検証用に、最も時間の新しい 10% がテスト用に使用されます。

• 文字列型のカラムを使用する場合：

  次のいずれかの値を含めることで、それぞれの行がどの分割データに適用するかを決めます。

  • TRAIN：トレーニング用
  • VALIDATE：検証用
  • TEST：テスト用
  • UNASSIGNED：AutoML テーブルによって自動的にトレーニング用か検証用に振り分け

  値は、以下の組み合わせのいずれかにする必要があります（空文字列は不可）。

  • TRAIN・VALIDATE・TEST
  • TEST・UNASSIGNED

info_outline このデータ分割の詳細については、Google のドキュメントの「データ分割の用途 open_in_new」を参照願います。

モデルの最大トレーニング時間数を時間単位で指定します。

推奨されるトレーニング時間は、教師付きトレーニングデータのサイズに応じて変わります。以下に、行数別の推奨トレーニング時間を示します。

モデルの作成は、トレーニング以外の処理も含まれます。このため、モデル作成全体にかかる合計時間は、トレーニング時間より長くなります。

トレーニングの最大時間を満たす前にモデルの改善がみられなくなると、トレーニングは停止されます。