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# 手動バッチ予測を行う
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モデルタイプに基づいて手動バッチ予測を行うには、次のいずれかの手順を選択します。

## 数値予測モデル、カテゴリ予測モデル、時系列予測モデルを使用して手動バッチ予測を行う
<a name="canvas-make-predictions-batch-numeric-categorical"></a>

数値、カテゴリ、時系列の予測モデルタイプの手動バッチ予測を行うには、以下を実行します。

1. Canvas アプリケーションの左側のナビゲーションペインで、**[自分のモデル]** を選択します。

1. **[自分のモデル]** ページで、モデルを選択します。

1. モデルを開いたら、**[予測]** タブを選択します。

1. **[予測を実行]** ページで、**[バッチ予測]** を選択します。

1. **[データセットを選択]** を選択して、予測を生成するためのデータセットを選択します。

1. 使用可能なデータセットのリストからデータセットを選択し、**[予測を開始]** を選択して予測を生成します。

予測ジョブの実行が完了すると、**[予測]** セクションの同じページに出力データセットが表示されます。このデータセットには結果が格納されており、**[その他のオプション]** アイコン (![](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png)) を選択すると、**[プレビュー]** を選択して出力データをプレビューできます。入力データが予測と一致し、予測が正しい確率を確認できます。その後、**[予測をダウンロード]** を選択して、結果をファイルとしてダウンロードできます。

## 画像予測モデルを使用して手動バッチ予測を行う
<a name="canvas-make-predictions-batch-image"></a>

単一ラベルの画像予測モデルを使用して手動バッチ予測を行うには、次の手順に従います。

1. Canvas アプリケーションの左側のナビゲーションペインで、**[自分のモデル]** を選択します。

1. **[自分のモデル]** ページで、モデルを選択します。

1. モデルを開いたら、**[予測]** タブを選択します。

1. **[予測を実行]** ページで、**[バッチ予測]** を選択します。

1. データセットを既にインポートしている場合は、**[データセットを選択]** を選択します。インポートしていない場合は、**[新しいデータセットのインポート]** を選択すると、データのインポートワークフローが表示されます。

1. 使用可能なデータセットのリストからデータセットを選択し、**[予測を生成]** を選択して予測を生成します。

予測ジョブの実行が完了すると、**[予測を実行]** ページの **[予測]** の下に出力データセットが表示されます。このデータセットには結果が格納されており、**[その他のオプション]** アイコン (![](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png)) を選択すると、**[予測結果を表示]** を選択して出力データを確認できます。画像と予測ラベル、信頼スコアを確認できます。その後、**[予測をダウンロード]** を選択して、結果を CSV または ZIP ファイルでダウンロードできます。

## 画像予測モデルを使用して手動バッチ予測を行う
<a name="canvas-make-predictions-batch-text"></a>

マルチカテゴリテキスト予測モデルを使用して手動バッチ予測を行うには、次の手順に従います。

1. Canvas アプリケーションの左側のナビゲーションペインで、**[自分のモデル]** を選択します。

1. **[自分のモデル]** ページで、モデルを選択します。

1. モデルを開いたら、**[予測]** タブを選択します。

1. **[予測を実行]** ページで、**[バッチ予測]** を選択します。

1. データセットを既にインポートしている場合は、**[データセットを選択]** を選択します。インポートしていない場合は、**[新しいデータセットのインポート]** を選択すると、データのインポートワークフローが表示されます。選択するデータセットのソース列は、モデルを構築したデータセットのソース列と同じでなければなりません。

1. 使用可能なデータセットのリストからデータセットを選択し、**[予測を生成]** を選択して予測を生成します。

予測ジョブの実行が完了すると、**[予測を実行]** ページの **[予測]** の下に出力データセットが表示されます。このデータセットには結果が格納されており、**[その他のオプション]** アイコン (![](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png)) を選択すると、**[プレビュー]** を選択して出力データを確認できます。画像と予測ラベル、信頼スコアを確認できます。その後、**[予測をダウンロード]** を選択して、結果をダウンロードできます。