PURPOSE
このプロンプトでできること
予測時点より後の情報が学習・評価へ混入していないか、分割と特徴量の時間関係を確認するための手順と出力形式を示します。入力された情報を整理し、確認が必要な点を明確にします。
PREPARE
用意する情報
予測対象時点、特徴量定義、ラベル作成時点、分割方法、前処理、評価期間。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
予測対象時点、特徴量定義、ラベル作成時点、分割方法、前処理、評価期間を用意し、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力を元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
予測時点より後の情報が学習・評価へ混入していないか、分割と特徴量の時間関係を確認する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実・数値・合意は補わないでください。 【入力】 予測対象時点、特徴量定義、ラベル作成時点、分割方法、前処理、評価期間 【素材】 [ここに匿名化した情報を貼り付け] 次の点を確認してください。 性能値だけで本番可否を判断せず、データ生成時点と評価設計を担当者が確認してください。 不足情報や矛盾がある場合は推測で埋めず、確認事項として示してください。 出力形式：特徴量別の利用可能時点、漏えい候補、再検証事項
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
予測時点：月初／特徴量：月末確定売上／ラベル：翌月解約／分割：ランダム
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 漏えい候補：月末確定売上は月初予測時点より後に利用可能 分割上の懸念：時系列依存があるのにランダム分割 次の確認：予測時点で利用できる特徴量に限定
TIPS
使うときのコツ
性能値だけで本番可否を判断せず、データ生成時点と評価設計を担当者が確認してください。入力は項目ごとに分け、対象と期間が分かるようにしてください。
使う前に確認してください
結論を原資料と照合し、因果関係や一般化を根拠なく断定しないでください。