この機能で解決できること
ハイパーパラメータを自動チューニングした予測モデルの構築ができる
モデルが持つハイパーパラメータの自動チューニングを行うことで、手動での試行錯誤なしで最適な予測モデルの構築ができます。手動で固定値を指定することも可能です。
目的変数に対する各説明変数の影響度が分かる
特徴量重要度やPermutation Importanceから、説明変数が目的変数にどの程度影響しているかが分かります。
物性や品質異常に影響する製造因子の特定が可能です。
また、感度解析によって説明変数の変化に対する目的変数の変化を確認することもできます。
目的変数が望ましい値（最大化、最小化、目標値）になる条件の探索ができる
多変数最適化によって、目的変数の理想的な値を実現するための説明変数の組み合わせを探索できます。
図の例では、フィルムの透明度とガスバリア性等のトレードオフの関係にある物性を両立する条件（パレート解）が赤く表示されています。
