--- title: 予測対象を決定する description: この記事では、Tealium Predict MLでターゲットとする属性、除外する属性、および出力する属性について説明します。 url: https://docs.tealium.com/ja/server-side/predict/strategy/decide-what-to-predict/ --- モデルを定義する際には、Tealium AudienceStream CDPプロファイルの各属性が検討されます。このプロセスでは、予測したいアクションに対して予測関係があるトップの属性が自動的に決定されます。 ## ターゲット属性 ターゲット属性は、Tealium Predictモデルで予測したい訪問の行動を表すAudienceStream属性です。例えば、ブール型の訪問属性`Has Purchased`において、`true`は訪問中に購入イベントが発生したことを示し、`false`は購入イベントが発生しなかったことを意味します。 ターゲット属性は、ブール型またはバッジ属性であり、訪問または訪問スコープでなければなりません。 訪問スコープのブール属性をターゲットとして使用することをお勧めします。各訪問の開始時にこの属性を`false`に構成し、訪問中にターゲットイベント（例えば、購入イベントが発生した場合）が発生したときに`true`に構成します。 また、まだ訪問番号属性を持っていない場合は、追加することをお勧めします。この属性を、前述のターゲットブール属性を構成するのと同じルールを使用して1増やします。 ## 除外属性 モデルに関連しない属性は除外できます。 最初のモデルトレーニングラウンドでは、他のPredictモデルの出力属性やそれに基づく属性を除いて、すべての属性を含めることをお勧めします。 このモデルの出力訪問属性は自動的に除外されるため、再度手動で除外する必要はありません。 初期トレーニング中にすべての他の属性を含めることで、最も関連性の高い属性がどれかを把握できます。これにより、将来のトレーニングのために追加したい新しい訪問または訪問属性が明らかになることもあります。 初期トレーニングを完了した後、トレーニング期間外で値が現れない属性を除外することを選択するかもしれません。これらの変更を行った後、再トレーニングでF1スコアが少し下がることがありますが、モデルのデプロイメントでのパフォーマンスはより一貫性があり信頼性が高くなります。 除外を検討する属性の例は以下の通りです： * 訪問日または購入日に基づく属性。これらの属性はトレーニング期間外で値が繰り返されません。 * 一回限りのキャンペーンランディングパラメーターなど、トレーニング期間外で値が繰り返されない他の情報に基づく属性。
ターゲット属性は自動的に除外され、手動で除外属性として追加する必要はありません。
## 出力属性 新しいモデルが作成されると、出力属性はデフォルトで作成されます。これは、対応するデプロイされたモデルによって生成された予測値を格納する数値型の訪問スコープ属性です。