# DataRobot Prime（廃止） > DataRobot Prime（廃止） - PythonモジュールまたはJavaクラスとして使用するために、使用非推奨のDataRobot > Primeモデルのソースコードを生成する方法について説明します。 This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context. Companion generated at `2026-07-15T05:55:44.981847+00:00` (UTC). ## Primary page - [DataRobot Prime（廃止）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/port-pred/prime/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar). ## Documentation content > [!NOTE] 本機能の提供について > 新規にDataRobot Primeモデルを作成する機能は、アプリケーションから削除されました。 これは既存のPrimeモデルやデプロイには影響しません。 将来的にPythonコードをエクスポートするには、任意のRuleFitモデルでPythonコードエクスポート関数を使用します。 DataRobot Primeは使用非推奨ですが、リーダーボードで既存のDataRobot Primeモデルを表示し、近似コードをダウンロードすることは引き続き可能です。 該当するモデルのソースコードは、PythonモジュールまたはJavaクラスとして生成することができます。 これを行うには、リーダーボードで、使用非推奨のDataRobot Primeモデルを見つけて開き、 予測 > ダウンロード をクリックします。 RuleFitコードをダウンロード グループボックスで、 Python または Java を選択し、 ダウンロード をクリックして、DataRobot Primeモデルのスコアリングコードをダウンロードします。 PythonまたはJavaのDataRobot Prime近似コードをダウンロードすると、ローカルで実行できます。 詳細については、以下の例を参照してください。 **Python:** ダウンロードしたコードをPythonで実行するには、以下の環境が必要です。 Python（推奨：3.7） Numpy（推奨：1.16） Pandas < 1.0（推奨：0.23） ダウンロードしたモデルで予測を行うには、エクスポートしたPythonスクリプトファイルを以下のコマンドで実行します。 ``` python --encoding= ``` プレースホルダー 説明 prediction_file は、ダウンロードしたPythonコード版のRuleFitモデルを指定します。 エンコーディング （オプション）予測の作成で使用するデータセットのエンコーディングを指定します。 特に指定しない場合、RuleFitのデフォルトはUTF-8です。 使用可能なその他のエントリーについては、 Pythonでサポートされる標準のチャート の「コーデック」列を参照してください。 data_file csvファイル（データセット）を指定します。 列はRuleFitモデルの生成に使用する特徴量セットに対応する必要があります。 output_file は、DataRobotが結果を書き込むファイル名を指定します。 この例では、 `rulefit.py` は、以下のデータセットでトレーニングしたRuleFitモデルを含むPythonスクリプトです。 ``` race,gender,age,readmitted Caucasian,Female,[50-60),0 Caucasian,Male,[50-60),0 Caucasian,Female,[80-90),1 ``` 以下のコマンドを実行すると、 `data.csv` のデータに対する予測が生成され、 `results.csv` に結果が出力されます。 ``` python rulefit.py data.csv results.csv ``` ファイル `data.csv` は拡張子csvのファイルで以下のように表示されます。 ``` race,gender,age Hispanic,Male,[40-50) Caucasian,Male,[80-90) AfricanAmerican,Male,[60-70) ``` `results.csv` の結果は次のようになります。 ``` Index,Prediction 0,0.438665626555 1,0.611403738867 2,0.269324648106 ``` **Java:** ダウンロードしたコードをJavaで実行するには： Javaバージョン1.7.x以降の JDK を使用する必要があります。 ファイル内のクラスの名前を変更しないでください。 コードを実行するには Apache Commons CSVライブラリ バージョン1.1以降を含める必要があります。 エクスポートされたコードのJavaファイルの名前を Prediction.java に変更する必要があります。 Javaファイルをコンパイルするには、以下のコマンドを実行します。 ``` javac -cp ./:./commons-csv-1.1.jar Prediction.java -d ./ -encoding 'UTF-8' ``` コンパイル済のJavaクラスを実行するには、以下のコマンドを実行します。 ``` java -cp ./:./commons-csv-1.1.jar Prediction ``` プレースホルダー 説明 data_file は、.csvファイル（データセット）を指定します。列はRuleFitモデルの生成に使用する特徴量セットに対応する必要があります。 output_file は、DataRobotが結果を書き込むファイル名を指定します。 以下の例を実行すると、 `data.csv` のデータに対する予測が生成され、 `results.csv` に結果が出力されます。 ``` javac -cp ./:./commons-csv-1.1.jar Prediction.java -d ./ -encoding 'UTF-8' java -cp ./:./commons-csv-1.1.jar Prediction data.csv results.csv ``` 入出力データの詳細な形式については、Pythonの例を参照してください。