属性の準備状況

Tealium Predictを使用してモデルを作成するとき、AudienceStreamデータセットから潜在的なターゲット属性のリストから選択できます。各属性には、属性がトレーニングの準備ができているかどうかを示す準備完了または未準備の評価が与えられます。属性の準備状況は、+ 新規モデルをクリックしたときに利用可能な属性のドロップダウンリストの各属性の隣に表示されます。この機能は、属性候補がターゲット出力属性として準備完了または未準備であるかどうかを事前に判断するのに役立ちます。以下の例に示すように。

機械学習技術は大量のデータを必要とし、機械学習モデルは大量のデータで訓練されるとより良い結果を提供します。

以下の2つの要素で準備完了または未準備のターゲット属性を定義します：

• 属性のデータ量
• その量が真と偽の値の間でどのように分布しているか

真と偽の両方のグループは最小閾値以上でなければなりません。例えば、トレーニング日付範囲を通じての日付について、真と偽の訪問の中央値の日次カウントは200以上でなければなりません。この閾値は、ターゲット属性の可能性を最大限に提供するために意図的に最低限に構成されています。ターゲット属性が未準備とラベル付けされたモデルは、モデルのデータが不足しているため、通常はトレーニングプロセス中に失敗します。

未準備の評価は、属性が他のコンテキストで問題があることを意味するものではなく、現在Tealium Predictモデルの成功したトレーニングには不十分と見なされていることを意味します。

使用したいターゲット属性が未準備とラベル付けされている場合は、以下の解決策のいずれかを試してみてください：

• データが蓄積するのを待つ。問題はより長い時間が経つとしばしば自己解決します。
• AudienceStreamデータソースへの追加トラフィックを促進する方法を特定します。
• AudienceStreamプロファイルに追加のデータソースを追加して、このターゲットのための日次データ量が増えるようにします。