機械学習サービスの使い方を解説するチュートリアルです。機械学習サービスでは、学習データを使って学習する機能(学習機能)と、予測データを使って予測する機能(予測機能)を分けて提供しています。サービスのモデル作成機能で提供しています。予測機能で提供しています。機械学習サービスを使います。編)」を参照願います。機械学習サービスの数値回帰タイプの使い方を解説します。この電力使用量の需要予測では、東京都の気象情報と日中時間(日の出から日の入りまでの時間)から東京都の電力使用量を予測します。機械学習サービスの数値回帰タイプを利用すると、このような電力使用量の予測の他に、以下のような予測ができます。個では大小に意味がある)を予測する課題(回帰問題)への適用も簡単にできるようになります。数値回帰のおおまかな流れ下図は、今回の例における数値回帰のおおまかな流れです。まとめたデータをトレーニング用データと予測(検証)用データに分割します。電力使用量の因果関係を学習させます。トレーニング結果として、モデルと呼ばれる学習成果が得られます。)を使って電力使用量を予測します。この流れは、データが異なっても(別の課題でも)基本的に同じです。数値回帰を試してみようこのチュートリアルでは、下図のステップで数値回帰の一連の流れを解説します。機械学習では、まとまったデータが必要不可欠です。機械学習では、まとまったデータを元に学習を行うことで、予測が可能となります。このため、機械学習においてデータの収集と加工が最初の作業となります(上図左端のステップ)。使用を前提にしています。ファイルを準備しようまず、数値回帰のトレーニングと予測に必要なデータを準備します。なし・UTF-8)で用意します。トレーニングでは、気象情報および日中時間と電力使用量の間にどのような因果関係があるのかを学習させます。)のことを「因子」と呼び、因果関係の結果となる項目(電力使用量)のことを「結果となる値」と呼びます。予測では、モデルを使って未学習の因子から結果となる値を予測します。予測用データは、「キー項目」と「因子」を使用します。行分のデータ)を特定するための値です。キー項目は、予測用データ全体でユニークな値でなければなりません。今回は、年月日をキー項目として用います。日中時間は、国立天文台が提供する日の入りと日の出の時間から算出します。時間の単位は分とします。年間分のデータを準備し、トレーニング用データと予測用データに分けて使用します。予測用データは、実運用では未来のデータを使用します。このチュートリアルでは、実運用前の検証段階を想定しています。このため予測用データは、トレーニング結果の確からしさをテストするため、トレーニングには使用していない過去のデータを用います。因子については、まとめたデータを用意しました。欄のリンクをマウスの右ボタンでクリックしてください。表示されるメニューからリンク先を保存する旨の項目をクリックするとダウンロードできます。このデータを利用した一切の行為について気象庁および国立天文台は何ら責任を負いません。open_in_newから直接ダウンロードします。年のリンク(❶)をそれぞれマウスの右ボタンでクリックしてください。表示されるメニューからリンク先を保存する旨の項目をクリックするとダウンロードできます。