機械学習
因子の重要度計算【アルファ版】
notifications このブロックはアルファ版です。利用にあたっては利用申請が必要です。提供している機能は完全でない場合があり、下位互換性のない変更を加える可能性もあります。このため、テスト環境での使用に適しています。利用申請／機能改善の要望／不具合の報告などは、MAGELLAN BLOCKS のお問い合わせ機能からお願いします。
概要
このブロックは、機械学習モデルと BigQuery に格納されたラベル付きデータから予測に大きな影響を及ぼす因子の重要度を計算します。計算結果は、BigQuery テーブルに格納します。
ラベル付きデータとは、因子と結果となる値（ラベル）がセットになったデータのことで、トレーニングデータと同じ形式のデータです（トレーニングデータを使用しても良い）。
プロパティ
| プロパティ | 説明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ブロック名 |
編集パネルに配置した当該ブロックの表示名が変更できます。 ブロックリストパネル中のブロック名は変更されません。 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
| モデル |
推論／予測に使用するタグもしくはモデルを選択します。 現時点で対応するモデルは、以下のとおりです。
将来的には、「推論／予測」ブロックで扱えるすべてのモデルに対応する予定です。 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
| ラベルのカラム名 |
ラベル付きデータを持つテーブルにおけるラベルを表すカラム名を指定します。 例えばラベル付きデータを持つテーブルが以下のような内容で、ラベルを表すカラムが class カラムの場合は、class と指定します。
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
| ラベル付きデータの入力元 BigQuery データセット |
ラベル付きデータを持つテーブルのデータセットを指定します。 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
| ラベル付きデータの入力元 BigQuery テーブル |
ラベル付きデータを持つテーブルを指定します。 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
| 因子の重要度データの出力先 BigQuery データセット |
因子の重要度データを格納するデータセットを指定します。 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
| 因子の重要度データの出力先 BigQuery テーブル |
因子の重要度データを格納するテーブルを指定します。 既に同一スキーマのテーブルが存在する場合は、因子の重要度データのレコードが追加されます（異なるスキーマの同名テーブルが存在する場合はエラー）。 このテーブルは、「ラベル付きデータの BigQuery テーブル」の因子と同じカラム名で作成され、それぞれのカラム（因子）ごとにその因子の重要度が格納されます。 例えば、「ラベル付きデータの BigQuery テーブル」が以下のようなデータとします（class カラムがラベル）。
このとき、「因子の重要度データの BigQuery テーブル」は、以下のようになります。
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
| ブロックメモ | このブロックに関するメモが記載できます。このブロックの処理に影響しません。 |