Viyaがインストールされましたので、色々触ってみました。高めるために開発された、クラウド対応のインメモリ・アナリティクス・エンジンです。昨今、分析のデータ量は大きくなり、機械学習の処理も複雑化しているため、ローカルマシンではマシンスペックに合わせた処理にしなくてはなりません。Viyaではクラウドベースであるので処理が早く、メモリもあまり気にする必要がありません。Viyaでは様々な言語(Python、R、Java、Lua)から使用することができ、SASを触ったことがない方でも簡単に使用することができます。Viyaで機械学習モデルを構築します。Viyaに接続しましょう。フォルダ構成は以下を想定しております。└─UCI_Credit_Card.csvsetting.iniは以下のようなファイルです。Cardのデータを使用しています。installしておきましょう。以上の環境を構築したら、sasviya.ipynbにコードを書いていきましょう。必要なモジュールをインポートします。Viyaとのセッションを確立します。Viyaのデータの中身を確認していきます。ローカルファイルのUCI_Credit_Card.csvをCASサーバにアップロードします。Servicesの略で、SASにデータ管理と分析の実行環境を提供します。Viyaのデータはほとんどのpandasのメソッドが使用できます。SASコードを知らなくてもデータの可視化ができてしまいます。ヒストグラムを表示castbl.hist(figsize=[15,15])plt.show()ほかにもpandasと同様の書き方で、様々な可視化をすることができます。Viyaではアクションセットを使用してモデルを構築します。使用する際に宣言する必要があります。今回は、勾配ブースティングを使用するためのアクションセット「decisionTree」と、データを分割するためのアクションセット「sampling」を読み込みます。#アクションセットのロードsess.loadactionset("decisionTree")sess.loadactionset("sampling")データを分割し、trainデータとvalidデータにします。Viyaではテーブルの変数「_partind_」に0と1を振り分けます。partind=True)sess.CASTable("CREDITCARD_part").head(5)次に学習を行います。ハイパーパラメータを設定し、trainデータを使用して学習します。今回使用した変数は「PAY_0」、「PAY_2」、「LIMIT_BAL」、「AGE」です。"replace":True})作成したモデルを、validデータに適用します。sess.CASTable("_scored_tree")scored_tree.head()赤枠で囲ったところが予測確率です。スコアリングしたデータをローカルに保存するには以下のようにします。sess.CASTable("_scored_tree")scored_tree[["ID","_GBT_PredMean_"]].to_csv("./data/UCI_Credit_Card_pred.csv",index=False)ここまでで、モデルの学習からスコアリングまでできました。ViyaはPythonと似たコードでモデルを構築することができますね。モデルの評価データ分析を行うのであれば、必ずモデルに対する評価を行わなければなりません。Viyaでは、もちろん評価を行うことができます。今回はアクションセットの「percentile」を使用して、評価指標であるAUCを算出します。)以下のコードを書くことで、簡単にAUCを算出することができます。0.74407341961023」です。ROC曲線も描くことができます。Viyaを使用して機械学習モデルを構築しました。様々なタスクを行うことができます。Viyaについてのブログを発信していけたらなと思います。データ分析コメント投稿者名メールアドレス※投稿されたコメントは、管理者によって承認された後に掲載されます。Homeお問い合わせ当サイトをご覧いただきありがとうございます。当社のサービス・製品に関するご意見、ご質問等はお電話、または下記のメールフォームより受け付けております。お気軽にお問い合わせください。9:30~18:30※お掛け間違いの無いようにお気をつけください。