このページでは、予測出力の生成に必要なデータセットを準備する方法について説明します。
準備
始める前に、次のものが必要になります。
- モデル
- 予測に使用するデータセットに表示されるすべての当事者を登録するには
予測用のデータセットを作成する
既存のデータセット（たとえば、バックテストに使用していたデータセット）を使用して予測を作成できます。ただし、本番環境では、予測実行ごとに新しいデータセットを作成することをおすすめします。
- ユーザーは、データセットからモデルまで、リネージを追跡します。データが変更されないようにするため、データ検証に合格した後に BigQuery テーブルのスナップショットを作成することをおすすめします。データのスナップショットを作成しない場合、オペレーションでデータセットが使用されるたびに AML AI オペレーションで BigQuery テーブルを読み取ります。そのため、データセットを変更すると、調整、トレーニング、バックテスト、予測に影響する可能性があります。
- AML AI 用のデータを準備するのガイダンスに沿って、ステップ 1 でスナップショットを作成したテーブルを使用して、予測用に別の AML AI データセットを作成します。BigQuery のデータセットとテーブルを作成するには、BigQuery のデータセットとテーブルを準備するのコマンドを使用します。
出力先を準備する
AML AI は、予測結果リソースを作成するときに、予測出力（リスクスコアと説明可能性）を生成します。
予測出力は BigQuery に送信されます。予測結果を作成する前に、これらの出力用の BigQuery データセットを作成する必要があります。正しい権限が付与され、API が有効になっているのと同じプロジェクト内にデータセットがある限り、予測出力に任意の BigQuery データセットを使用できます。
リスクスコアと説明可能性を生成する
予測用のデータセット、トレーニング済みのモデルリソース、出力用の BigQuery データセットが作成されたので、予測結果を作成できます。 これを行うには、予測結果の作成と管理をご覧ください。