Rank Plot

概要

Rank Plot は、Optuna の plot_rank に相当するウィジェットです。

選択した 2つのパラメータの散布図ですが、各完了トライアルは目的関数の生値ではなく、そのランク（全完了トライアルの中での目的関数値のパーセンタイル順位。0 が最良、1 が最悪）で色付けされます。 得られている値ではなくランクで色付けすることで外れ値に頑健になり、2 つのパラメータの組み合わせがトライアル全体の良し悪しとどう関係しているかが浮かび上がります。

コントロール

項目	説明
X / Y パラメータセレクタ	どの 2 つのパラメータを軸にするかを選択します。既定では Study 内の最初の 2 パラメータです。
目的関数セレクタ（多目的問題のみ）	どの目的関数のランクで色付けするかを選択します。
パラメータ数が 2 個未満の場合	プロットの代わりにメッセージを表示します（Rank Plot には 2 軸が必要です）。

操作

パン・ズーム・リセット、クリックによる詳細表示は、共通の チャートの操作方法 に従います。

項目	説明
ホバー	点にカーソルを合わせると、トライアル番号、X/Y パラメータ値、目的関数値、ランクパーセンタイルが表示されます。

見方

• カラースケール：凡例の「Best」側に近い色の点は、Study 内で目的関数値が上位（観測された中で良い結果）のトライアルです。「Worst」側に近い色の点は下位のトライアルです。選択中の目的関数の方向（最小化／最大化）はすでに考慮済みで、方向によらず「Best」は常に最良を意味します。
• 実測値ではなくランクを使う理由：ごく少数の極端な外れ値があると、生値でのカラースケールはその外れ値に引っ張られ、プロットの大部分が単一の平坦な色に見えてしまいます。ランク付けはこの問題を取り除きます。色は常にトライアル全体に均等に分散するため、一部のトライアルが極端な結果でも微妙な構造が見えるようになります。
• ある領域に「Best」色の点が集まっている：その 2 パラメータの組み合わせは、良い結果を生みやすい傾向にあります。探索空間の有望な領域です。
• ある領域に「Worst」色の点が集まっている：その組み合わせは、悪い結果を生みやすい傾向にあります。避けるべきか、原因を調査する価値があります。
• 目立ったパターンがない、色が全体に均等に混ざっている：選択した 2 パラメータの組み合わせだけでは、結果を強く決定していません。他のパラメータや、第三のパラメータとの交互作用が支配的である可能性があります。別のパラメータの組み合わせを試すか、Importance Chart でどのパラメータが重要かを確認してください。
• 斜めや曲線状の勾配：2 パラメータ間に交互作用がある可能性を示唆します。一方の最適値がもう一方の値に依存しています。
• カテゴリカルパラメータ：他の散布図系ウィジェット（Slice Chart、Scatter Matrix）と同様、軸上ではエンコードされたカテゴリインデックスとして表示されます。