AzureのMachine Learningを使う
前回の記事でAzureのアカウント作成について書きました。
今回はAzureのMachine Learningを使っていきます。
ワークスペースを作成する
まずはワークスペースを作成する必要があります。
ダッシュボードの参照からMachine Learning ワークスペースの作成を選びます。
以下のMachine Learningのページに遷移します。
MLワークスペースを新規作成してください。
ワークスペース名と新しいストレージアカウント名を入力します。
ワークスペース作成の際は場所による制約があるので、エラーになった場合、利用可能な場所を指定してください。
ワークスペースが作成されたらStudioで開くを選択します。
StudioではExperimentと呼ばれるユニットでモデルなどを作成していきます。
Experimentを作成する
Blank Experimentを選択し、新規のexperimentを作成します。
- drag item hereとあるので、まずはデータをセットします。データに関してはサンプルがいくつか用意されているので、その中から今回はGerman Credit Card UCI dataset（ドイツのクレジット カード UCI データセット）を利用します。
このデータセットの行には、信用貸付のための 1,000 人の過去の申請者に関する 20 の変数が含まれています。col1~col20までのの変数は、データセットの特徴ベクトルを表し、各クレジット貸付申請者を識別する特徴を表しています。col21は、申請者の信用リスクを表し、700 人の申請者が低リスクとして、300 人が高リスクとして識別されています。この分類を行うモデルを作成していきます。
- モデル作成前にデータセットをトレーニング用とテスト用に分割する必要があります。Data Transformation→Sample and Split→Split Dataを選択し、分割します。Fraction of rows・・・でトレーニング用データ率を指定できるので0.7とします。その他はデフォルトで。
- 二項分類となりますので、ロジスティック回帰を使っていくこととします。二項分類やロジスティック回帰については他を参照してください。Machine Learning→Initialize Model→Classfication→Two-Class Logistic Regressionを選択します。設定はデフォルトとします。
- Machine Learning→Train→Train Modelを選択し、Launch column selecterで予測したいカラムを選択します。ここではcol21です。
- Machine Learning→Score→Score modelを選択し、Train Modelに応じてScoringします。
- Machine Learning→Evaluate modelでモデルの精度を検証します。
-
配置が完了したら、RUNをクリックしてExperimentを実行します。
Scoringと評価
Score ModelではTrain Modelに応じたScored Probabilitiesが算出されます。この確率に応じてScored Labelsが付与されます。
モデルの評価に関してです。ROCは以下のグラフです。
正答率(Accuracy)が75%でAUCが0.783ですので、そこそこの予測モデルですね。機械学習のモデルの評価については別途まとめたいと思います。
以上、AzureのMachine Learningを使って、クレジットカードの信用情報の予測モデルを作成しました。
Azure MLではブラウザ上でデータの加工からモデルの選択、評価までを行うことができ、また面倒なコーディングも不要、Webサービスとの連携も用意であることから、様々なアプリケーションサービスへの実装のハードルを下げてくれるかと思います。
