連続した数値で埋めます。最終列に、データをランダムに並び替えるための乱数列を追加し、乱数でデータを埋めます。セル右下隅をダブルクリック先頭行に見出しを追加します。列をキーに昇順(最小から最大)で並び替えます。[並び替えとフィルター]をクリック[ユーザー設定の並び替え]をクリック[RAND]を選択[セルの値]を選択[小さい順]を選択[OK]ボタンをクリックトレーニング用データと予測(検証)用データのシートを追加します。トレーニング用と予測用に分けます。セルへ貼り付けこれで、トレーニング用データと予測(検証)用データの準備ができました。ファイルへ出力します。トレーニング用データを出力します。変更[保存]ボタンをクリック[OK]ボタンをクリック次に、予測(検証)用データを出力します。ブック形式で保存してください。保存時の名前は自由に決めて構いません(例:iris.xlsx)。Storage(GCS)へアップロードします。読み取る仕様となっているためです。open_in_newします。サービスアカウント選択済みでこの画面を表示したい場合は、❷のアイコンをクリックします。他のバケットもしくはフォルダーを選択している場合で、この画面を表示したい場合は、❷の[バケット一覧]をクリックします。セルフサービスプラン(無料トライアル含む)の場合は、プロジェクト作成時にオプションを選択してバケットが同時に作成されていることを前提としています。サービスアカウントの項で、バケットの作成ができます(下図❶の部分をクリック)。異なるバケットが作成済みの場合は、そのバケットを選択しても構いません。ファイルの準備ができました。モデルジェネレーターでトレーニングしよう続いて、準備したトレーニング用データを使って、モデルジェネレーターで学習(トレーニング)を行います。モデルジェネレーターを準備します。クリック[モデルジェネレーター]をクリックモデルジェネレーターがひとつもない場合は、「モデルジェネレーターとは」の画面が表示されます。この画面が表示された場合は、[利用開始]ボタン(❶)をクリックします。モデルジェネレーターがひとつ以上ある場合は、作成済みのモデルジェネレーターの一覧が表示されます。この画面が表示された場合は、[追加]ボタン(❶)をクリックします。無料トライアルおよびセルフサービスプランの場合は、画面の案内に沿って以下のステップを進めてください。サービスアカウントの設定ストレージの設定この画面で、トレーニング用データの形式を設定します。回クリックして、結果となる値を除く項目名を入力します。入力する項目名は、以下のとおりです。型と型別指定は、そのままとします。入力[追加]ボタンをクリック[次へ]ボタンをクリック[完了]ボタンをクリック[OK]ボタンをクリックこれで、トレーニングの準備ができました。トレーニングしていきます。トレーニングに必要な設定は他にもいくつかありますが、今回は標準値のまま進めます。トレーニングに必要な設定項目について詳しくは、モデルジェネレーターヘルプの「トレーニング開始」を参照してください。トレーニングが始まり、トレーニングの状況が画面内で確認できます。時間ほどです(時間はサーバー側の状況により前後)。トレーニングが成功で終わると、トレーニング一覧の当該トレーニングのステータスが成功に変わります。このトレーニングのモデルを予測で使用するためには、このトレーニングのモデルを予測で使用することを明示する必要があります。モデルジェネレーターでは、この行為を適用と呼びます。適用対象について詳しくは、モデルジェネレーターヘルプの「トレーニングを一覧する」のアクションの項を参照してください。トレーニングが失敗する場合は、再度トレーニングを実行してみてください。トレーニング失敗の理由の確認方法については、「操作中にエラーとなったら」を参考にしてください。フローデザイナーで予測しようフローデザイナーを準備しよう予測は、フローデザイナーで行います。フローデザイナーのフローテンプレート作成機能を活用すると、簡単に予測ができます。このチュートリアルでは、このフローテンプレートを使った方法を解説します。フローデザイナーを作成している場合は、フローデザイナーの一覧画面が表示されます。その場合は、既存のフローデザイナーの名前をクリックして、以降の作業を進めてください。無料トライアル以外をお使いで、新たにフローデザイナーを作成できるライセンス枠がある場合は、フローデザイナー一覧画面の左上にある[追加]ボタンをクリックしてください。フローデザイナーの名前を入力(例:チュートリアル)[作成]ボタンをクリック[チュートリアルopen_in_new]をクリック予測フローを作成しよう新しいタブでフローデザイナーが開きます。引き続き、フローテンプレート作成機能を使って、数値分類の予測を行うフローを作成します。ファイルに出力されます。[配置]ボタンをクリック作成されたフローが下図の赤枠部分に配置されます。[保存]ボタンをクリック予測フローを実行して予測をしようこれで、予測の準備ができました。クリック[フローの実行]をクリック予測の実行状況を確認するために、フローの実行ログを確認します。[ログを見る]をクリック画面下部に、ログパネルが表示されます。ログパネル左側のログリストのステータスでフローの実行状況が確認できます。フローの実行中は、[実行中](❶)の表示になります。実行が終わるまで、しばらく待ちます。フローの実行が正常に終了すると、ログリストのステータスが[成功](❶)に変わります。これで予測は完了です。ファイルとして出力されています。画面(フローデザイナーの一覧画面)に切り替えます。ファイルがダウンロードできました。開いて確認してみます。各列の意味は、以下のとおりです。意味key予測用データのキー項目です。labelキー毎の予測用データに対応する予測結果(あやめの分類)です。scorelabel(予測結果)の確からしさです。score_Irisversicolorscore_Irissetosascore_Irisvirginica各分類ごとの確からしさです。予測結果を確認したところで、予測値と答えを比較してみます。ブックファイルの中にあります。ブックの中にある答えを取り込みます。ブックのファイル名に置き換えてください。セル右下隅をダブルクリックこれで予測結果と実際の値を比較する表が表示されました。件が正解していました。数値分類の評価について詳しくは、弊社ブログ記事「精度の評価と評価指標について(分類編)」を参考にしてください。操作中にエラーとなったらトレーニングや予測時にエラーが発生した場合は、以下に紹介する方法で、エラー情報が収集できます。モデルジェネレーターの場合は、トレーニング詳細画面の「エラー内容」で確認できます。以下に、モデルジェネレーターでのエラー内容の確認方法を紹介します。ステータスが[失敗]と表示されているトレーニングのトレーニング名をクリック[エラーログ]をクリック[エラーログをコピーする]をクリック(問い合わせをする場合)フローデザイナーの場合は、先に紹介したログパネルで確認できます。エラー部分が赤字で表示されます。エラーの原因を特定するには、エラー部分を中心に前後のメッセージも含めて読み解くと良いです(フローデザイナーは、[エラーログの詳細を表示]チェックボックスをチェック)。エラーが発生し、何度リトライしても失敗するようであれば、グローバルナビゲーション右端のユーザーアイコンをクリックして表示される[お問い合わせ]からエラー内容をテキストファイル化したファイルを添付してお問い合わせください。エラー内容をテキストファイル化する場合は、赤字のエラー部分だけではなく、すべてのエラーメッセージを含めてください(フローデザイナーは、[エラーログの詳細を表示]チェックボックスをチェック)。ファイルも添付してください。お問い合わせについて詳しくは、基本操作ガイドの「お問い合わせ」を参考にしてください。使うと、データを準備するだけで、機械学習の専門的な知識は必要なく簡単に数値分類が利用できます。データの準備に際し、留意点があります。扱うことができません。BLOCKSを利用する上で文字コードのお話し」を参考にしてください。機械学習を使ってビジネスの課題を解決するには、チュートリアル同様にまずデータ収集から始めます。社内にある既存のデータを集めたり、新たにアンケートを採ってデータを集めたり、データを購入することもあります。それらデータを精査し、データを選別したり、不正なデータを除去するなどのデータ加工の作業も必要です。このデータ収集と加工作業が、機械学習のステップの大半を占めると言っても過言ではありません。Groovenauts,Inc.。