最初のスライドは、フロー上に展開された[モデル](saved_model:cw5jnbmG) の結果から抽出された情報を含んでいます。以下に説明する4つの要素を含んでいます。セグメンテーションモデルに関するより詳細な情報は、保存されたモデルのインターフェイスで確認することができます。


# グラフのリビルド

![Button.png](RETAVxI4hb5y)

デフォルトでは、クラスタにいくつかの標準的な名前が付けられています（cluster_0、cluster_1など）。しかし、これらの名前は、ビジネスの観点からより意味をなすように編集することができます。[Dataikuアプリケーション](article:11)でプロジェクトを実行すると、各クラスタ内で最も影響力のある変数を考慮した名前に自動的に編集されます。しかし、この名前は実用的でないため、保存されたモデル結果のサマリーセクションで編集することが推奨されます。編集が完了したら、ダッシュボードからグラフの再構築ボタンを押すと、フローの右側部分が再構築され、ダッシュボードに表示されるグラフが更新されます。ダッシュボードでクラスタ名を編集しても、フローに影響はありません。

# サマリー

![Summary.png](LKNSDiGOr7ta)

このタイルはクラスタの名前を変更するために使用できる情報が含まれます。それは、それぞれについて、オブザベーションの残りの部分と異なる3つの主要な特徴を列挙します。

# ヒートマップ

![Heatmap.png](Oz2jlYwPnVcn)

ヒートマップは、より網羅的な方法で、各クラスタに関する情報も提供します。モデルの各特徴について、色はクラスタとの特徴平均値を示します。これは、クラスタリングがクラスタ間でどのように特徴量を弁別したかを全体的に示すものです。

# 特徴量の重要度

![Variables importance.png](TyFbR9vbXy6v)

最後のタイルは、各クラスタを独立に見ずに、クラスタリング・モデルに対す特徴量の重要度を表示します。上位の変数は、クラスタ間の分割の大部分を駆動するものです。ユーザーは、特徴量の重要度が高すぎる（50％以上）変数を持たないように注意する必要があります。つまり、クラスタリング・タスクのほとんどが、1つの変数、または小さな変数セットにフォーカスすることになります。モデル内で特徴を処理する方法を変更すると、この変数の重要度グラフに影響を与えます。


