私はこのチュートリアルに従おうとしていますが、石油価格ではなく一連の車のMPGを予測しようとしていて、次のように設定しました:
- MPG サンプル データセット
- 欠損値を削除し、モデル名以外のすべて (重量、排気量、シリンダーなど) を投影します
- モデルのトレーニングに 75 分割、モデルのスコアリングに 25 分割
- ニューラル ネットワークを使用して MPG 列でモデルをトレーニングする
- Train Model と Split によって供給されるスコアモデル
- スコアモデルは評価モデルに供給されます
これはすべて問題なく正常に実行されているように見えるので、スコアリング実験を作成して Web サービスとして公開しましたが、値を入力しようとすると MPG 入力が求められます。私の理解では、これは予測値になるので、これを値として入力する必要があるのはやや反対に思えますか、それとも機械学習の基本的な原則を理解しているだけですか?
要するに: 理想的には、MPG 以外のすべてを入力して、特定の値のセットに対する MPG を予測できるようにしたいと考えています。