入力データ文字列の長さを短縮する

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。

進捗を確認してください

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。

トップへ戻る

入力データ文字列の長さの削減には、いくつかのノードが含まれます。 以下の手順に従って、 と タイプ ノード データ資産 を検査してください：

1. タブ 資産 から 入力データ文字列の長さの削減 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 drug_long_name.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 drug_long_name.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. ノード データ資産 の後に続くノード タイプ をダブルクリックしてください。 このノードは、フィールドのプロパティ（測定レベル（フィールドが含むデータの種類）など）およびモデリングにおける各フィールドのターゲットまたは入力としての役割を指定します。 測定の尺度は、フィールドのデータの種類を示すカテゴリーです。 ソースデータファイルは3つの異なる測定レベルを使用しています：
   • 連続フィールド（例：フィールド） Age は連続した数値を含みます。
   • 名目フィールド（例：フィールド Drug ）は、2つ以上の異なる値を持つ。この場合、 drugA または drugBである。
   • フラグフィールド（例：` Sex flag`フィールド）は、固有の順序を持つ複数の異なる値を持つデータを記述します。この場合、 F`1`、`2`、`3`、`4`、`5`、`6`、`7`、`8`、`9`、`0` Mです。

   

   各フィールドについて、 Type ノードはモデリングにおける各フィールドの役割を示すために役割も指定します。 この役割は、顧客のコレステロール値が正常か高値かを示すフィールドを対象に設定されています Cholesterol_long。 ターゲットとは、その値を予測したいフィールドのことです。

   他のフィールドの役割は入力に設定されています。 入力フィールドは、予測フィールドと呼ばれる場合があります。モデル作成アルゴリズムは、このフィールドの値を使用して対象フィールドの値を予測します。

6. オプション: [プレビューデータ] をクリックすると、フィルタリング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。 ロジスティックノードを表示する準備が整いました。

トップへ戻る

このタスクでは、モデルを実行した際にエラーが発生します。エラーを回避するために値を再分類するには、以下の手順に従ってください：

1. パレットのセクション モデリング からノード ロジスティック をキャンバス上にドラッグし、既存の タイプ ノードの後に データ資産 配置されたノードに接続します。
2. Cholesterol_long 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。
3. 二項法（デフォルトの多項法ではなく）を選択してください。
   • 標的フィールドがフラグまたは二つの離散値を持つ名義変数の場合、 二項モデルが使用される。
   • 多項ロジスティックモデルは、対象フィールドが2つ以上の値を持つ名義変数である場合に使用されます。
4. 保存をクリックしてください。
5. Cholesterol_long ノードにカーソルを合わせ、 実行アイコンをクリックしてください 。 「Cholesterol_long」文字列値が長すぎることを警告するエラー・メッセージが表示されます。 この問題を修正するには、値を変換するために再分類ノードを使用できます。 ノードの再分類は、 カテゴリを折りたたんだり、分析のためにデータを再グループ化したりするのに便利です。

   

6. コレステロール（再分類） 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。 再分類フィールドが に設定され Cholesterol_long 、 新しいフィールド名が であることに注意してください Cholesterol。
7. 「値を取得」 をクリックし、次に 「自動的に再分類 」セクションを展開します。 元の値の列に値 Cholesterol_long を追加する。
8. 新しい値の列で、 高コレステロール値の元の値には「」と High 入力し、 正常コレステロール値の元の値には「」と入力してください Normal。 これらの設定は、エラーメッセージを回避するために値を短縮します。

進捗を確認してください

次の画像は再分類ノードを示しています。 フィルタノードの確認準備が整いました。

トップへ戻る

フィルター ノードを表示して確認するには、次の手順に従ってください：

1. フィルタ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。
2. このノードがフィールド Cholesterol_long をフィルタリングしていることに注意してください。

進捗を確認してください

次の画像はフィルター ノードを示しています。 これでターゲットを定義する準備が整いました。

トップへ戻る

フィールドのプロパティは、Type ノードで指定できます。 Type ノードでターゲットを定義するには、次の手順に従ってください：

1. フィルタノードの後のタイプ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。
2. [ 値を読み取る] をクリックしてデータソースから値を読み取り、フィールドの測定タイプを設定します。 ロールは、機械学習プロセスにおいてフィールドが入力 （予測変数フィールド）かターゲット （予測変数フィールド）かをモデリングノードに指示します。 「両方」 と 「なし」 も利用可能な役割です。これに加え、 「パーティション」 は、レコードをトレーニング、テスト、検証用の別々のサンプルに分割するために使用されるフィールドを示します。 Split 値は、フィールドの可能な値ごとに個別のモデルが構築されることを指定します。
3. コレステロールフィールドについては、役割をターゲットに設定してください。
4. 保存をクリックしてください。

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。 モデルを生成する準備が整いました。

トップへ戻る

モデルの出力を表形式で表示するには、次の手順に従ってください：

1. コレステロール（ロジスティック） 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. パレットの「 出力 」セクションからテーブルノードをキャンバスにドラッグし、モデルナゲットに接続します。
3. コレステロールモデルに接続されているテーブル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。
4. 出力とモデル ペインで、名前が「 Table」 の出力結果をクリックすると、テーブル出力が表示されます。

進捗を確認してください

以下の画像はモデルの出力結果を示しています。

トップへ戻る