RuleFitのエクスポート例¶

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。

PythonでのRuleFitの使用¶

PythonでRuleFitを使用する条件は以下の通りです。

• Python（推奨：3.7）
• Numpy（推奨：1.16）
• Pandas < 1.0（推奨：0.23）

DataRobot Primeモデルで予測を作成するには、エクスポートしたPythonスクリプトを次のコマンドで実行します。

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

各パラメーターについて説明します。

• <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。
• （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>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。
• は、DataRobotが結果を書き込むファイル名を指定します。

Pythonの例¶

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でのRuleFitの使用¶

JavaでDataRobot Primeを実行するには：

• 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>

各パラメーターについて説明します。

• <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。
• は、DataRobotが結果を書き込むファイル名を指定します。

Javaの例¶

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。