久々に機械学習に触りたくなって。Learning久々に機械学習に触りたくなって。続きましてモデルのトレーニングを行うおわりに参考この記事はなむゆの個人ブログにもマルチポストしています。https://namyusql.hatenablog.com/entry/2021-02-15-azure-machine-learning...続きましてこの記事は前回の「久々に機械学習に触りたくなって。Learningで回帰モデルを作る・前編」から引き続いての後編になります。今回は前回作った「データ投入」「前処理」の部分に続き、「モデルトレーニング」の部分を作っていきます。モデルのトレーニングを行うまずは回帰モデルをトレーニングする部分のパイプラインを作成します。Data」の下に続けて画像のようにモジュールを探してきて配置します。配置したら、矢印をつなぎ合わせます。モジュールの配置と接続ができたら、それぞれの設定を行っていきます。Data」の設定を開きます。seedはLearnと合わせて123にします。rows~」は、下に伸びているパイプの左側に送るデータと右側に送るデータを分ける割合になります。回帰モデルを作るのにあたって、モデルをトレーニングするのに使うデータとそのデータの評価をするのに使うデータを分けるために設定しています。seed」は、その割合でランダムに振り分けるときに使うシード値です。model」を設定します。ここでは回帰モデルで予測する対象の値を決めます。今回の分析では、車の各種情報から自動車の価格を予測しようとしているので、「列の編集」ボタンから、予測の対象である価格を選択しておきます。これでパイプラインの設定は完了です。前回と同様にデザイナー画面上部の「送信」ボタンを押してモデルのパイプラインを実行します。今回は、前回正規化まで行った実験があるので、それを選択します。これによって、処理を途中まで行った結果を用いてそれ以降の処理を行うことができます。「送信」ボタンを押して処理を実行します。して処理がすべて完了したら結果を見てみましょう。dataset」から視覚化のアイコンをクリックします。すると、このようなモデルのスコア付の結果が出力しています。Labels」の列です。Labelsは今回トレーニングした回帰モデルを使って予測された価格です。実際の価格より高かったり安かったりしますが、ある程度近い値が産出されているように見えるかと思います。Learningを利用して機械学習の実装を試してみました。個人的には以前に書籍を読みながらいろいろ試したり学生時代からっきしだった数学にまた取り組んでみたりして打ち込んだ当時の情熱が思い起こされて何かしら懐かしい気分になりました。Learningというサービスとしては触るたびに見た目が変わっていて、当時感じた技術やサービスの進歩の速さを今回も感じられました。定期的に触っていこうかと思います。なむゆ最近インフラ始めました。k8s社内最強を目指します。本記事に記載の情報に起因するいかなる損害に対しても弊社は一切の責任を負わないものとします。お客様のご判断と責任のもとにご活用ください。