IBM Watson Studio AutoAI: Modeling for the rest of us  日本語解説 #2

IBMのAutoAIのチュートリアル[IBM Watson Studio AutoAI: Modeling for the rest of us](https://www.ibm.com/cloud/garage/dte/tutorial/ibm-watson-studio-autoai-modeling-rest-us)の日本語解説 #2です。

このページでは

- Create an AutoAI model for regression

をカバーします。



それ以前と以後は以下を参照してください：

- [日本語解説 #1](https://qiita.com/nishikyon/private/66e5c675d030258c6afe)
  - Tutorial
  - Creating a project
  - Add a Watson Machine Learning service to the project
  - Creating an AutoAI model for binary classification

- [日本語解説 #3](https://qiita.com/nishikyon/items/7fc07af97214e532b5f5)
  - Accessing a model through a notebook
  - Summary

#0. 事前準備
[日本語解説 #1](https://qiita.com/nishikyon/private/66e5c675d030258c6afe)の
 - [Creating a project](https://qiita.com/nishikyon/private/66e5c675d030258c6afe#1-create-a-new-project-%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%88%90)
 - [Add a Watson Machine Learning service to the project](https://qiita.com/nishikyon/private/66e5c675d030258c6afe#2-add-a-watson-machine-learning-service-to-the-project-watson-machine-learning%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%E3%81%AEproject%E3%81%B8%E3%81%AE%E8%BF%BD%E5%8A%A0)

が完了していることが前提です。

#4. Create an AutoAI model for regression: 回帰用のAutoAIモデルの作成

前のタスクでは、AutoAIを使用して2値分類モデルを作成する方法を確認しました。 このセクションでは、同様のプロセスを実行しますが、今回は回帰モデルを作成します。

回帰モデルは、連続値のスコアリングを提供します。 私たちの場合、1970年代のボストン周辺の住宅価格に関するデータを使用します。 [kaggleサイト](https://www.kaggle.com/vikrishnan/boston-house-prices)でこのデータの詳細を確認できます。

データ属性は次のとおりです。

|Name|Description|
|---|---|
|CRIM| 町ごとの一人当たり犯罪率|
|ZN|25,000平方フィートを超える区画に区画化された住宅地の割合|
|INDUS|町ごとの非小売業の土地の割合|
|CHAS|チャールズリバーのダミー変数（=河川の境界線の場合は1、それ以外の場合は0）|
|NOX|一酸化窒素濃度（1000万分の1）|
|RM|住居あたりの平均部屋数|
|AGE|1940年以前に建設された持ち主自身が住んでいるユニットの割合|
|DIS|5つのボストンの雇用センターへの加重距離|
|RAD|放射状高速道路へのアクセシビリティのインデックス　|
|TAX|10,000ドルごとの固定資産税率|
|PTRATIO|町ごとの生徒と教師の比率|
|B|1000（Bk-0.63）^ 2、Bkは町ごとの黒人の割合です|
|LSTAT|人口の低い割合|
|MEDV|$の1000年代の持家住宅の中央値|

予測する値はMEDVです。

###1. ボストンの住宅価格データを追加して、モデルをトレーニングします。
データファイル`boston_house_prices.csv`は[ここ](https://ibm.box.com/s/8i3oqm3fhhg533jc4i4s4t0re92mt7rk)にあります。 ファイルをワークステーションにダウンロードします。

プロジェクトの右側のデータウィンドウは、データをロードする準備ができています。 ウィンドウに`boston_house_prices.csv`ファイルをドロップするか、`browse`オプションを使用してマシン上のファイルを見つけます。
ウィンドウが開いていない場合は、画面の右上にある次のアイコンをクリックしてください。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/419cac23-66fb-04b8-a4a1-07b785ad7d49.png)

###2. 画面の右上にある`プロジェクトに追加`をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/129e10cf-0f31-6316-315c-c3c0488bfca9.png)

###3. `AutoAI experiment`をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/3fd6d905-e286-329a-8b73-9eba95308725.png)



モデルに`House Prices Analysis`という名前を付けます。
機械学習サービスが選択されていることを確認してください。

`Create`をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/892ff8d4-fa2f-8b1d-5fb6-b4557e20472e.png)



###4. 入力データの選択
- `Select from project`をクリックします。
- `boston_house_prices.csv`をクリックします。
- `Select asset`をクリックします。

###5. 予測する列を選択して、作成プロセスを開始します。
- 「Prediction column」から列名`MEDV`をクリックします。
 - AutoAIは、連続値を含む10進値であることを検出し、回帰(Regression)モデルを選択することに注意してください。 

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/525bc747-d36f-f4fb-37b9-6ddc2c40e9ca.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/a159963c-4cef-8023-bbd6-dcc3ba370351.png)
 
- `Run experiment`をクリックします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/5713a1b3-8b2f-c753-87a3-d2645c72b255.png)


実行は複数のステップを経て、8つのモデルを生成します。 このプロセスには3〜5分かかります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/9c53321c-a91e-dfab-f5a3-afc5a5184210.png)





###6. 最上位のモデルの特性を調べます。
番号1のパイプラインをクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/f317711b-8011-6a52-9418-cab85c8c149c.png)

さまざまなメトリックを確認できます。
回帰モデルの場合、含まれる情報はモデル評価指標とモデル情報です。
確認後、画⾯の左上にある`Back to House Prices Analysis`をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/21b3838f-356b-a947-6a9a-7433e62f2449.png)

###7. ⼀番評価の⾼いモデルを保存します。
- ⼀番上のモデルの⾏にマウスカーソルを合わせると`Save as`と
いうボタンが表⽰されるので、それをクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/906dd3e1-9686-04e5-9fd7-d3eff63556d7.png)


- ドロップダウンに表示された`Model`をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/31566cb4-f1d5-055f-a592-ece31c1fbf59.png)


- Model Nameを`House Prices Analysis Model`に変更します。
オプションで、Descriptionを入力します。
- `Save`をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/03a33669-bfeb-7633-9922-4a3774fcf2a2.png)


 
- 画面の右上にある'View in project'をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/2bc0e951-197a-2c33-6439-ee5f25ed0e6c.png)


###8. モデルのDeploy
- `Deployments` タブをクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/839687dc-4afc-65bb-8f60-76a95db313bc.png)


- 右側の`Add Deployment`をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/69aae60f-8294-8b47-ab4c-55aaa12e6b42.png)



- Nameに`House prices model deployment`と⼊⼒後、`Save`ボタンをクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/36c4796b-bb4d-57df-bdf0-e60a73376a64.png)



`Deployment`タブに⾃動で戻ります。STATUSは`Initializing`から`ready`に変わります。
1分待っても変わらない場合はリロードしてみてください。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/a7795dcf-434d-2c81-a49c-16fc7a0a47a9.png)



###9. JSONレコードでモデルをテスト
- `House prices model deployment`をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/724bea80-0fdd-29e2-d1c1-43bb16670506.png)

`Overview`タブでDeploymentの詳細を確認できます。
`Implementation`タブをクリックします。そのタブの下に、スコアリングエンドポイントが表⽰され、Java、JavaScript、Pythonなどの5つの⾔語のコードスニペットも提供されます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/e72092cb-8414-1b26-728d-370959d981fc.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/ddeca51b-de17-930e-8d53-3602c251e674.png)


- `Test`タブをクリックします。そのままフォームでデータを⼊れてもできますが、今回はJSON inputアイコンをクリックして、JSONで⼊⼒します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/8a062ad6-4dfe-201e-30a7-c864cc3e2dcc.png)

- 以下のデータを⼊⼒エリアにコピー&ペーストしてください。
(日本語訳注: `boston_house_prices.csv`の1行目の値です)

```json。
{"input_data": 
  [{
  "fields": [ "CRIM", "ZN", "INDUS", "CHAS", "NOX", "RM",
              "AGE", "DIS", "RAD", "TAX", "PTRATIO",
              "B", "LSAT"
  ],
  "values": [[ 0.00632, 18, 2.31, 0, 0.538, 6.575,
               65.2, 4.09, 1, 296, 15.3,
               396.9, 4.98
            ]]
  }]
}
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/a88e1d4c-c70a-5f06-a1d4-ac12900709d3.png)


- `Predict`ボタンをクリックします。
右側に予測結果が表⽰されます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/e09a4883-6607-8291-3f5d-ab21bc9ba475.png)

そのレコードの値は24で、予測値は24.209です。

```JSON
{
  "predictions": [
    {
      "fields": [
        "prediction"
      ],
      "values": [
        [
          24.208595275878906
        ]
      ]
    }
  ]
}
```

- 画面の左上にある名前をクリックすると、チュートリアルプロジェクトに戻ることができます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/294516/d8aafd07-651f-0e0b-4f1d-19712a95e354.png)


# Next Step
[IBM Watson Studio AutoAI: Modeling for the rest of us  日本語解説 #3](https://qiita.com/nishikyon/private/7fc07af97214e532b5f5)に続きます。