Excel・データ技術・エンジニア系（IT・Web）機械学習評価・データ基盤担当

交差検証データのグループ漏洩・時間漏洩を依存構造別に監査する

学習・評価分割の対象ID・時間・系列依存を検査し、漏洩経路別に評価値の解釈限界を示すための入力、手順、確認点をまとめます。

目安時間：35分難易度：上級アプリ：指定なし

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PURPOSE

このプロンプトでできること

学習・評価分割の対象ID・時間・系列依存を検査し、漏洩経路別に評価値の解釈限界を示すための入力、手順、確認点をまとめます。

PREPARE

用意する情報

学習・評価行ID、個人・企業・設備などグループID、時刻、特徴量生成時点、ラベル期間、分割規則、前処理fit範囲。実データは必要に応じて匿名化してください。

WORKFLOW

使い方

必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。

AI INSTRUCTION

AIへの指示文

コピー用

入力欄を埋めてから利用してください。

学習・評価分割の対象ID・時間・系列依存を検査し、漏洩経路別に評価値の解釈限界を示す。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】
学習・評価行ID、個人・企業・設備などグループID、時刻、特徴量生成時点、ラベル期間、分割規則、前処理fit範囲

【素材】
[匿名化した情報を貼り付け]

次の制約を守ってください。
顧客の実データを含めず、評価データを学習や運用へ自動投入しないでください。
不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。
漏洩経路／重複グループ／未来情報／前処理範囲／指標影響候補／再分割案

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）

同一顧客がtrain/test双方に存在／予測時点より後の集計特徴量が1列

出力例（説明用）

【説明用の合成例】
グループ重複と未来情報の可能性があります。ランダム分割の指標を将来性能と解釈しない。

TIPS

使うときのコツ

顧客の実データを含めず、評価データを学習や運用へ自動投入しないでください。不明点は推測せず、確認事項として分けてください。

使う前に確認してください

元データを上書きせず、抽出条件と結果を担当者に確認してください。