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DataRobot Primeの例

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DataRobot Primeの使用

PythonでDataRobot Prime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。

  • ダウンロードしたPythonコード版のDataRobot Primeモデルを指定します。
  • (オプション)には、予測の作成に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、DataRobot Prime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。
  • csvファイル(データセット)を指定します。列はDataRobot Prime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、は、prime.py以下のデータセットでトレーニングしたDataRobot Prime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、のデータdata.csvに対する予測が生成され、にresults.csv結果が出力されます。

python prime.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)

の結果はresults.csv次のようになります。

Index,Prediction
0,0.438665626555
1,0.611403738867
2,0.269324648106

JavaでDataRobot Primeを使用する

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。
  • エクスポートしたPrimeスコアリングコードJavaファイルの名前をに変更する必要がありますPrediction.java

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>csvファイル(データセット)を指定します。列はDataRobot Prime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。

Javaの例

以下の例を実行すると、のデータに対する予測が生成され、data.csvに結果が出力されますresults.csv

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 February 22, 2022
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