始めてデータサイエンティストを目指す皆さんを応援しています!一緒に楽しくデータサイエンスの世界を探検しましょう。Driver」を使って見ましたので、こちらをご紹介します。データ連携ソリューションを提供しています。今回新たにDataRobotに接続しデータを送って予測値をまるっと取ってきてくれる超便利なドライバーを開発されたということで利用させていただきました。接続すると、DataRobotにデプロイ済みの予測モデルを使って、予測値を算出し、テストデータに予測値の情報を追加して返してくれます。一回接続を定義してしまえば一般利用者はバックエンドでDataRobotが動いているということを気にせずに予測値が取れてしまいます。する必要がありましたが、そういった作業を自動化してくれるのでスムーズです。大まかな作業ステップは以下のようになります。DataRobotに訓練データをアップロード、予測モデルの候補を作成するまずは教師データをアップロードして、モデル作成の「開始」ボタンをクリックします。今回はオートパイロットモードで作成します。パラレルで学習し予測モデルが作成されます。推奨される予測モデルを選択してデプロイする出来上がったモデルの中からデプロイ推奨モデルを選びます。API」から「モデルをデプロイ」ボタンをクリックしてデプロイメントを作成します。デプロイに成功します。インストールしましょう。Driverの製品ページにアクセスしてODBCドライバをダウンロードします。30日間ご試用頂ける評価版もあるということです。(補足)インストール途中にオンラインによるライセンスアクティベーションが必要となります。Japanのテクニカルサポート窓口までお問い合わせください。構成画面が表示されるので、以下の情報を入力します。再度設定する際には、ODBCアドミニストレータ―を起動します。Administrator」が起動できます。入力が必要な情報:(値はあくまでサンプルです。アカウントのユーザー名。アカウントのパスワード。使用されるDataRobotKey。接続する専用の予測インスタンスのURL。呼び出すために必要です。送信するデータファイル。未満でなければなりません。BOM無し形式とします。(SakuraEditorなどで形式を指定できます。指定したデータファイルのエンコーディング。(補足)各接続プロパティの詳細な情報は製品マニュアルをご覧ください。」の後ろを参照します。設定が完了したら「接続のテスト」ボタンをクリックして成功した旨のメッセージダイアログが表示されたらDSN設定を保存して閉じてください。Driver製品の設定は完了です。接続画面から「その他のデータベース(ODBC)」を選択します。サインイン」データベース=「CData」、スキーマの選択=「DataRobot」を選択します。(検索のマークを押すと選択できるようになります。)表の選択でデプロイした予測モデルを選択します。データの読み込みを行うと、テストデータ予測値の情報が追加されていることが確認できます。ここで、「predictionValues.0.value」が予測したい値、つまり「貸し倒れする確率」となります。上記のように、自動的にテストデータがDataRobotに送られ予測値が追加された状態で得ることができます。(手動での結合処理は不要です。「利率」と「貸し倒れ確率」で散布図を作成し、「グレード」で色分けします。「利率」が増えると、「貸し倒れ確率」も増えること、グレードによって貸し倒れ確率がきっぱり分かれることが可視化によって分かります。ローン目的の違いによって貸し倒れの確率が顧客のIDごとにどのように分布するか箱ひげ図で可視化します。箱ひげのが高い位置にあるので、貸し倒れ率の分布が全体的に高いことが分かりますね。可視化するとより直感的に理解できますし、飛び抜けて高い貸倒率を示すポイントの顧客IDを確認するのも、ポイントにマウスオーバーするだけで可能です。方になりますのでご了承ください。さんにご協力いただきました。ご協力頂きありがとうございました。(注意)当ブログ記事は、先進的な技術情報を共有することを目的としており、Tableau社、DataRobot社としての発表・アナウンスメントとは一切関係がありません。社、DataRobot社からの正式なレビューを受けておりません。テクニカルサポートのサポート範囲外となります。お問い合わせについてはCData社サポートまでお問い合わせください。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。ThemeZee.Translate。