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2018.10.01 - 

細かい新機能シリーズ No.3 予測因子をデータから自動セット

グルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。
今日は細かい新機能紹介のNo.3です。

MAGELLAN BLOCKSのモデルジェネレーターで数値回帰タイプ・数値分類タイプを利用するのに、 ちょっと手数が多くなってしまうのがトレーニングデータ設定の予測因子を設定するところです。

この設定をDataEditorと直接連携して設定できるようになりました。 (以前はJSONテキストをコピー&ペーストで間接的に連携していました)


テーブルから自動セット

いつも通りトレーニングデータ設定の画面まで遷移してきます。 するとトレーニングデータ設定の表の左上に DataEditorから設定 というボタンが増えています。 こちらをクリックして見ましょう。

するとDataEditorのデータ一覧が表示されます。 ここから予測因子として指定したい項目が分かるデータを選択します。
※ここで選択するデータは学習用に分割する前のデータでも大丈夫です。
 keyという項目が入っていても大丈夫なように実装してもらいました。

さて利用するデータを選び選択をクリックすると、トレーニングデータ設定の画面に予測因子として表示されます。 この時点で前述した通り key とさらに 末尾の項目は含まない状態でリストアップされます。

この状態から予測因子としてのデータ型を微調整します。 今回であればいつもの電力需要のデータなので、先頭3つの予測因子に月・曜日・フラグ型を設定します。 そして4つめの予測因子には文字列列挙型を選択し、キーワードリストに 晴,曇,雨,雪 を入力します。
(キーワードリストについてはうまく連携できないかエンジニアに相談してみます)

この機能が実装されたことで、モデルジェネレーターを作成するのがよりスムーズにできるようになりました。 このようにMAGELLAN BLOCKSは大きな機能リリース以外にも日々便利になっていっています。 ぜひ新しい機能をお試しいただければと思います。