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モデル評価 - 異常度可視化

 

異常度可視化とは?

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異常度可視化カードは、MLPカードの出力層をオートエンコーダーにしたときのみ使用可能です( 📘モデル開発 - 深層学習モデルの設計 (MLP) )。
オートエンコーダーモデルは教師なし学習の1つで、データカードにおいて異常検知モードで設定する必要があります( 📗データ確認/説明変数・目的変数の設定 )。
また、学習が発散しないようにデータの正規化も必要です(📘データ前処理 - 正規化 )。
異常検知モードで学習したAIモデルにデータを与えた際の異常度(再現誤差)を確認できます。 再現誤差とは、入力したデータとオートエンコーダーを出力層にもつMLPモデルから出力されたデータがどの程度の違いがあるのかを数値化したものです。

異常度可視化カードの操作方法

結線

評価対象のモデル(オートエンコーダーを設定したMLP)と、時間窓切出し実行済みの評価データを結線してください。

実行

  • “実行” ボタンを押してください。
  • 処理時間が 20 分を超えるとタイムアウトし、処理が強制終了されます。

表示グラフ選択

  • モーダル内の凡例から詳細グラフに表示するパラメータを選択してください。
  • パラメータを選択すると、追加でプロットに描画されます。
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グラフ比較モードについて
モーダル上から、“グラフ比較モード” を選択することで、左軸は再現誤差を固定した状態で右軸にパラメータを設定した2軸プロットを確認することができます。2軸のスケールを揃えた状態でプロットを確認することにより、異常発生と変数の関係性などを探りやすくなることがあります。 モーダル上から、“グラフ比較モード” を選択する
モーダル内の右軸付近のセレクトボックスから変数を選択することで、選択したパラメータの凡例と同じカラーで軸のメモリが描画されます。

俯瞰グラフの操作

  • 俯瞰グラフエリアにカーソルを合わせると、カーソルが「+」「⇔」に変化します。
  • 「+」カーソルのままドラッグすることで詳細グラフの表示データ範囲を新しく選択できます。
  • 選択されたデータ範囲の上部で「⇔」をドラッグすることで表示データ範囲を並行移動できます。
  • 選択されたデータ範囲の左右で「⇔」をドラッグすることで表示データ範囲を拡張できます。
  • 詳細グラフ内でマウスホイールを操作することでも表示データ範囲を操作できます。

閾値の設定

  • 詳細グラフに、閾値を超えた部分が赤色ハイライト表示されます。
  • 詳細グラフ上の、閾値を示す横破線のラインをドラッグすることで、閾値の調整が可能です。
  • 設定画面の”異常度閾値”が”カスタム”に変わり、具体的な現在の閾値の値表示が変更されます。
  • “異常度閾値”のプルダウンから初期値(3α 標準偏差の3倍)に戻すことができます。

グラフ最大値の設定

  • “Y軸の表示上限値”を設定することでグラフ最大値を指定できます。
  • 指定された最大値を元に再現誤差の描画スケールが変更されます。

評価結果のダウンロード

  • ダウンロードボタンを押すことで再現誤差が CSV ファイルでダウンロードできます。