AI民主化ひとすじ20年の老技術者はDataRobotトライアル版で貸し倒れ予測をする

## 1. はじめに
以前，「DataRobot解体ショー」という社内セミナーをやったのですが，全然解体してないぞ，というお叱りを受けておりました。そこで今回は「DataRobotお触り会」いや「DataRobotハンズオン」をやりましょうということで，そのための操作ガイドをこうして書いている次第。
DataRobotって歩くのか？というような方はまず下のロボットをつついてみてください。

[<img width = 300 src = "https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/2a0161cb-1ee8-aa3d-2390-beb0bc9b7234.png">](https://www.datarobot.com/jp/)

## 2. トライアル版DataRobotを使えるようにする

現在，残念ながら手軽にFree Trialをすることはできないようです。
こちらのページの「製品ご購入前のお問い合わせ」をつついて営業担当者にtrialをお願いする形のようです。

https://www.datarobot.com/jp/contact-us/

![2023-01-30_11h25_02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/148a5d31-b3b9-b602-2634-80fa9987eac6.png)

営業さんに怪しまれなければ無事Free Trialのアクセス情報を振り出してもらえます。

<!--
この節の終わりまでは，リンクが切れています。


<font color="grey">

まずは<a href="https://www.datarobot.com/jp/lp/trial/" rel="nofollow noopener" target="_blank">ここ</a>からトライアル版を申し込みましょう。


<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/f89d1ed4-b8fe-af6a-358b-950e955de789.png">

すると間もなくこんなメールが届きます（友人のKさんはブラックリストに載っているようで5日待たされたそうですが）。

<img width="480pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/8d27fc6d-ed11-e017-7997-bf7eada3db56.png">

ようしこれでDataRobotに入れるぞーと「DataRobotトライアル版を使う」みたいなボタンを探すが…ない！
仕方なく何か糸口を与えてくれそうな<a href="https://community.datarobot.com/t5/learning-sessions/ct-p/Learning" rel="nofollow noopener" target="_blank">「ラーニングセンター」</a>というのをつついてみる。ん？？
<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/997e4d58-1654-dabc-543c-db307464c0ad.png">



お，英語，しかもどう見てもラーニングセンターであってDataRobot君本体ではない。
あー，もう待てないという皆さんの顔が浮かびますので答えを教えます。
<b>
登録からDataRobotを使い始めるまでの流れ。
1.　「DataRobot AI Platform フリートライアルの登録が完了しました」というメールが届く
2.　そのメール中のリンクから「ラーニングセンター」に入る。または下記urlへ。
	https://community.datarobot.com/t5/learning-center/ct-p/Learning
3.　ラーニングセンターのページの右上にある「Sign Up」をクリック
4.　「DataRobot アカウントを作成 登録」の「登録」をクリック
5.　フリートライアルの登録に使ったメールアドレスでDataRobot アカウント登録
6.　https://app2.datarobot.com/
　にアクセスしてDataRobotに入る
（認証情報を求められたら5で登録したメールアドレス，パスワードを入れる）
</b>
</font>

-->

1.営業さんへのフリートライアルのお願いに使ったメールアドレスでDataRobot アカウント登録
2.https://app2.datarobot.com/
　にアクセスしてDataRobotに入る
（認証情報を求められたら1で登録したメールアドレス，パスワードを入れる）
これで，無事にこの画面にたどり着くと思います。

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/faefdd6f-258f-9c24-aecc-0ff9379079cd.png">

ここに分析したいデータを放り込みます。



## 3. 分析したいデータを用意する
滋賀大の河本先生が表紙に載っている書籍の中で使われているデータが<a href="https://community.datarobot.com/t5/%E3%83%AA%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%B9/datarobot%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9ai%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF/ta-p/7283" rel="nofollow noopener" target="_blank">ここ</a>で公開されていますので，ありがたく使わせていただくことにします。


<a href="https://community.datarobot.com/t5/%E3%83%AA%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%B9/datarobot%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9ai%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF/ta-p/7283" rel="nofollow noopener" target="_blank">このページ</a>にあります「二値分類　消費者ローンの貸し倒れの予測」（P2PLendData_JP.zip）というのをダウンロードして解凍してください。

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/0c479fa5-c9c2-4acd-b588-9501eb9114a5.png">


解凍すると2つのファイルが出てきます。
P2PLendData_JP_train.xlsx　というのが機械学習モデルを作るための<b>教師データ</b>，
P2PLendData_JP_test.xlsx　というのは機械学習モデルが出来上がった後でモデルの性能を評価するための<b>テスト用データ</b>です。

## 4. 教師データをDataRobotにアップロード
DataRobotに教師データP2PLendData_JP_train.xlsx　をドラッグアンドドロップしてください。

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/faefdd6f-258f-9c24-aecc-0ff9379079cd.png">

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/be9a54ba-7e5b-9b66-b59b-7e603f21feb1.png">

するとデータがアップロードされ，直後に自動で「探索的データ解析」が行われます。
探索的データ解析が終わると，データに様々な情報が表示されます。
探索的データ解析は早くもDataRobotのヤバい機能の一つ。
さっさとターゲットを決めて開始ボタンを押してモデルを作ってしまえばいいのですが，ここでデータをしっかり見ておくのが実務ではとても大事です。

## 5. 探索的データ解析の結果を見よう
<b>(お急ぎの方は飛ばして6へ）</b>

探索的データ解析が終わった状態でDataRobotはこんな感じです。
この画面右下の「データ品質評価」が表示されているときは，下にスクロールしてデータを参照しましょう。

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/fd5a7bed-f28d-6e4f-6177-0a161c110d71.png">

データ品質のところに黄色のマークが付いています。


<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/bbaf3aa7-4be3-a80f-d9b7-74fbc644825d.png">


例えば年収のところに出ている黄色のマークにカーソルを合わせると「外れ値」と出てきます。

<img width="480pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/107c9745-5d31-dfd8-ff4f-9a1f05b42073.png">

さっそく年収のところをクリックすると，ヒストグラムが現れます。その上には統計量や箱ひげ図が表示されています。

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/7b91732a-6373-a55b-92ad-fd4fbea5580b.png">

「外れ値を表示」にチェックを入れると赤丸で外れ値が表示されます。年収７億超える方がいるようですね。

<img width="480pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/1f865180-47dc-434a-2e1b-9da2f73eaa30.png">

また，申込IDやメンバーIDはターゲットを予測するには不要な特徴量としてモデリングには使用しません。申し込みタイプ（全て個人）などは「値が少ない」としてやはり使用しません。このあたりの処理はDataRobotが自動的に判断してくれます。

## 6. ターゲットを決めてモデリング

今回は「貸し倒れ」をターゲットにしましょう。一番下までスクロールして「貸し倒れ」にカーソルを置くと「ターゲットとして使う」という文字が出てきますのでそれをクリックしてください。

<img width="480pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/182adb0b-90a7-040e-0afd-6d3307e8f7d8.png">

ページの上の方に戻ると巨大な「開始」ボタンがくっきりと！



<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/aa304abf-5ef2-a10b-0176-c221a7e495dd.png">

これを押す瞬間，老技術者は一瞬DataRobotユーザーになった気分に酔うのです！
すぐにモデリングが始まります。

<img width="100pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/3874583c-f9a8-a640-1ec0-ea2b40b6f436.png">

ワーカー数が多ければ多いほど高速にモデリングができます。
とは言えそこそこ時間がかかりますのでコーヒーでも淹れて一休みなさってください。
15分経って帰ってくると，



<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/ca0f05e3-c2b9-004a-d3dd-274fd68e91b2.png">

このリーダーボードというのが今回のモデリングで良い感じだったモデルの順位表です。噂のLightGBMが上位にずらり。

## 7. 第1位のモデル使って予測してみる

20年間も民主化されたAIだけを愛し続けた（=簡単なアルゴリズムしか知らない）老技術者は，いつもはできたモデルを開いてゴニョゴニョしてその日を終えてしまいます。でもマーケ部の皆さん向けのハンズオンですから，やはりモデル作ったら予測まではしとかないとですね，またアンケートで火あぶりの刑になるのでございます。
さて，Light Gradient Boosting on ElasticNet Predictionsというリーダーボードの一番上のやつをつつくと，出ましたブループリント。 

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/08b41e9c-c329-34fd-d6ab-a99908c23f0d.png">

 DataRobot君，いろいろやって下さったのね，と感謝しつつも深入りせず，目立たぬところにある「予測」という文字をクリック。


<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/e95c4372-54d5-4f06-f675-8cac9297939d.png">

先ほどダウンロードしておいたテスト用データP2PLendData_JP_test.xlsxというファイルをドラッグアンドドロップ。


<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/56ce308f-57c7-df97-aa7e-4abfb52ef900.png">

そして読み込み終わったら「予測を計算」をクリック。

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/caf81a38-12a6-9532-8918-175431f1c84b.png">

予測をダウンロード。

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/0a0211f0-20ce-e30c-f269-b768e1008363.png">

するとこんなcsvファイルが！

<img width="300pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/c6d74f8a-2de7-3a97-0cb1-fa8573c9d386.png">

元のファイルに挿入すると，

<img width="600pix" alt="image.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/202911/b6931677-03dd-8174-8df8-01a4401373ec.png">

予測完了！「0」は貸し倒れしない，「1」は貸し倒れすると予測された御仁です。


では，よい週末を！