データ準備の自動化

サンプルプロジェクトには、いくつかのデータセットとサンプルモデラーフローが含まれています。 サンプルプロジェクトをまだお持ちでない場合は、 チュートリアルのトピックを参照してサンプルプロジェクトを作成してください。 次に、サンプルプロジェクトを開くには以下の手順に従ってください：

1. ナビゲーションメニュー から、 watsonx[プロジェクト] > [すべてのプロジェクト] を選択します。
2. SPSS Modeler プロジェクトをクリックしてください。
3. タブをクリック 資産 すると、データセットとモデラーフローが表示されます。

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次の画像は資産のアセットタブを示しています。 これで、このチュートリアルに関連するサンプルモデラーフローを使用する準備が整いました。

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自動化されたデータ準備には複数のノードが含まれます。 以下の手順に従って、 および タイプ データ資産 ノードを検査してください：

1. タブ 資産 から 自動化されたデータ準備 モデラーフローを開き、キャンバスの読み込みを待ちます。
2. ノード telco.csv をダブルクリックします。 このノードは、プロジェクト内のファイル telco.csv を指すノード データ資産 です。
3. ファイル形式のプロパティを確認してください。
4. オプション: データ全体を確認するには「プレビュー」をクリックしてください。
5. タイプノードをダブルクリックします。 フィールド churn の測定基準がフラグに設定され、役割がターゲットに設定されていることに注意してください。 他のすべてのフィールドの役割が 「入力」 に設定されていることを確認してください。

   

6. オプション: [データプレビュー] をクリックすると、Type プロパティが適用されたデータセットを確認できます。

進捗を確認してください

次の画像はタイプノードを示しています。 モデルを作成する準備が整いました。

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自動化されたデータ準備機能なしのモデルと、自動化されたデータ準備機能付きのモデルの2つを作成します。 モデルを構築するには、次の手順に従ってください：

1. Type ノードに接続されている No ADP - churn ノードをダブルクリックして、そのプロパティを表示します。
   1. モデル設定セクションを展開する
   2. 手順が二項分布に設定されていることを確認してください。
   3. モデル名が 「カスタム」 に設定されていることを確認し、名前が. であることを確認してください No ADP - churn。

      

2. 「 No ADP - churn 」ノードにカーソルを合わせ、 実行アイコン をクリックします。
3. 出力とモデル ペインで、名前が「 No ADP - churn」 のモデルをクリックして結果を表示します。
   1. モデルの要約ページを表示します。このページには、モデルで使用されている予測変数フィールドと、予測が正しい割合が表示されます。
   2. ケース処理概要を表示します。この概要には、分析に含まれるレコードの数と割合が表示されます。 さらに、入力フィールドの1つ以上が利用できない場合の欠損ケース数（該当する場合）、および選択されなかったケースを一覧表示します。
   3. モデルの詳細を閉じる。
4. Type ノードに接続されているAuto Data Prep ノードをダブルクリックして、そのプロパティを表示します。 自動データ準備は、データ準備タスクを代行します。データの分析と修正箇所の特定、問題のあるフィールドや有用性が低いフィールドの除外、適切な場合の新たな属性の導出、そしてインテリジェントなスクリーニング技術によるパフォーマンス向上を行います。
   1. 目的セクションでは、速度と精度のバランスを取りながらデータを分析・準備するため、デフォルト設定をそのまま使用してください。 その他のAuto Data Prep ノードのプロパティでは、精度を重視するか、処理速度を重視するか、あるいはデータ準備のための多くの処理ステップをファイン・チューニングするかを指定するオプションが提供されます。
      注： ノードのプロパティを調整し、将来フローを再度実行したい場合、モデルが既に存在するため、フローを再実行する前に、まず 「目的」 の下にある「 古い分析をクリア 」をクリックする必要があります。
   2. オプション: [データプレビュー] をクリックすると、適用された自動データ準備プロパティを含むデータセットを確認できます。
   3. キャンセルをクリックしてください。
5. Auto Data Prep ノードに接続されている After ADP - churn ノードをダブルクリックして、そのプロパティを表示します。
   1. モデル設定セクションを展開する
   2. 手順が二項分布に設定されていることを確認してください。
   3. モデル名が 「カスタム」 に設定されていることを確認し、名前が. であることを確認してください After ADP - churn。
6. 「After ADP - churn 」ノードにカーソルを合わせ、 実行アイコン をクリックします。
7. 出力とモデル ペインで、名前が「 After ADP - churn」 のモデルをクリックして結果を表示します。
   1. モデルの要約ページを表示します。このページには、モデルで使用されている予測変数フィールドと、予測が正しい割合が表示されます。
   2. ケース処理概要を表示します。この概要には、分析に含まれるレコードの数と割合が表示されます。 さらに、入力フィールドの1つ以上が利用できない場合の欠損ケース数（該当する場合）、および選択されなかったケースを一覧表示します。
   3. モデルの詳細を閉じる。

進捗を確認してください

以下の画像はモデルの詳細を示しています。 これでモデルを比較する準備が整いました。

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両モデルの構成が完了したので、以下の手順に従ってモデルを生成し比較してください：

1. 「 No ADP - LogReg (Analysis) 」ノードにカーソルを合わせ、 実行アイコン をクリックします。
2. 「 After ADP - LogReg (Analysis) 」ノードにカーソルを合わせ、 実行アイコン をクリックします。
3. 出力とモデル ペインで、名前が「 No ADP - LogReg 」の出力結果をクリックして結果を表示します。
4. モデルを比較する：
   1. 比較をクリックしてください。
   2. 出力フィールドで「 After ADP - LogReg 」を選択してください。
   非派生Auto Data Prepモデルの分析によると、 ロジスティック回帰ノードをデフォルト設定のまま実行するだけで、精度が低いモデルが生成されることが判明した。その精度はわずか 10.6 %である。

   

   Auto-Data Prepで生成されたモデルの分析結果によると、 デフォルトのAuto Data Prep設定でデータを処理することで、 78.3 %の精度を持つ、はるかに正確なモデルを構築できたことが示されています。

   

進捗を確認してください

以下の図はモデル比較を示しています。

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