
説明

ボックス 1: 500
[ランダム シード] に、ランダム化のシードとして使用する値を入力します。0 (デフォルト) を指定すると、システム クロックに基づいて数値が生成されます。
シード値はオプションですが、同じ実験の実行全体で再現性が必要な場合は、値を指定する必要があります。
ここで、調査結果を複製する必要があります。
ボックス 2: 平均絶対誤差
シナリオ: トレーニング済みのモデルとテスト データセットが与えられた場合、特徴変数の Permutation Feature Importance スコアを計算する必要があります。モデルの精度を調査し、調査結果を再現するための正しいメトリクスを選択するには、Permutation Feature Importance モジュールを設定する必要があります。
回帰。次のいずれかを選択します: 精度、再現率、平均絶対誤差、二乗平均平方根誤差、相対絶対誤差、相対二乗誤差、決定係数
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/permutation-feature-importan