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DataRobot Prime（廃止）

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。

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 <prediction_file> --encoding=<encoding> <data_file> <output_file>
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

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 <data file> <output file>
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。

更新しました January 8, 2025