SageMaker Canvasを試してみた

# はじめに
[クラウドAI by ナレコム Advent Calendar 2021](https://qiita.com/advent-calendar/2021/knowcom-cloudai)の8日目の記事です。今回、新しく発表されたSageMaker Canvasを実際に触ってみます。

# 実装

1．AWSコンソールからSageMakerを開きます。リージョンはバージニア北部です。メニューからCanvasを選択します
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/860e8417-a7d0-a83c-9010-cb52a335eb9c.png)

2．アプリケーションを起動からCanvasを選択します
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/05001947-c178-3841-ff5b-e933bf6db08e.png)

3．早速モデルを作っていきましょう
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/c3e507cd-0df5-367e-85e2-cb25e7da85f3.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/849f9de1-1ec3-3623-2475-f053e82d026d.png)

4．最初はチュートリアルが表示されます

|||||
|:--|:--|:--|:--|
|![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/a8c3f36b-1149-1271-873d-df7fcf9dd13b.png)|![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/4773592c-f23c-1e5b-40fa-d9da7f7d569d.png)|![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/ef40f868-9184-b244-408f-135cff18dc60.png)|![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/ceb628f5-0250-e47b-4922-b9d0d8fc7a5f.png)|![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/74ca7918-669f-14a4-7cef-81f1fd9869ef.png)|

5．データをインポートしましょう。S3から選択できます

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/21b67fc8-78ff-d8fa-20bf-e6b51eb174fc.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/934e8100-44ed-f9d2-57a2-2e01e7ff98f8.png)

6．今回は、[ForestFires](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires)データセットを使って回帰モデルを作成します

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/8d63e9c4-c25a-7b25-e072-c19e6d746e95.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/6725221a-396b-1f20-c9b3-e3937de7e262.png)

7．データをインポートすると、このような形でデータの内容が表示されます。予測するカラム(area)を選択し、Quick buildします
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/b36b1c77-e791-364a-d51f-4ac909387ab3.png)

8．15分かからないくらいで、回帰モデルができました。OverviewとScoringのグラフを見ることができます

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/16434e53-68ec-3400-dbdf-d6f8be762270.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/415ac73c-1568-82d3-f288-da2132827fd3.png)

9．予測用のデータセットを選択して予測してみましょう

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/57f123fb-6966-e389-77c2-cac797c8f1f3.png)

10．予測結果をcsvでダウンロードすることができます

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/4dc21109-57dc-7314-fc04-14d157b369bc.png)

11．Single predictionでは、データを編集してリアルタイムに予測するモードもあります

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/deb17857-968f-02a7-becc-40de57cc8d98.png)

お疲れ様でした

<!--
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/91f8bd1f-caef-d9d1-0117-f2ce4d4a8310.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/3a4c0798-9a4c-3ca7-6857-54297aa53d45.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/d4b315b1-51e9-625d-8845-0f3b6b89380a.png)

xが実際の値、yが予測値です。

![forestfires.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/63863/73780a82-4379-1c68-056f-6e15205db08a.png)
-->