SPSS Modeler ノードリファレンス 5-12 自動数値(Autoモデリング)

# 5-12 自動数値[モデル作成タブ]
<img width="200" alt="107_89時系列" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/1b9431f1-f718-bd1f-cdda-b6b1385c8ffd.png">


## 1.ノードの目的
搭載されているすべての数値予測モデルを評価し、最も精度の高いN個のアンサンブル（平均）によってスコアリングします（Autoモデリング）。

## 2.解説動画（60秒）

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## 3.クイックスタート

コンビニ特定店舗の清涼飲料部門の実績とその要因（特売有無、近隣大学開講情報、天候、曜日、過去8日間の階差）のデータです。11月22日が現在で、その先７日間の実績は欠損値。特売予定や天気予報は値が含まれています。
＊サンプルデータ（CSV）は[5.参考情報]からダウンロードできます。
![スクリーンショット 2022-04-24 18.25.52.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c7347479-0f28-9de5-1614-d4b6b44972b7.png)
![スクリーンショット 2022-04-24 18.26.31.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/7f8cc512-cc4f-e16a-3d88-c337cd55d56c.png)

[可変長ファイル]から[自動数値]に接続します。
![スクリーンショット 2022-04-24 18.28.20.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/35cb6fae-9ba4-1aff-45d1-6d839e1818fa.png)

[可変長ファイル]で[データ型]タブを開きます。最初に[値の読み込み]ボタンを押して値を認識させます（赤枠）。予測の入出力を決める[ロール]を設定します。[日付]を[レコードID]へ（青枠）。予測対象である[店舗1]の実績を[対象]に変更します（緑枠）。
![スクリーンショット 2022-04-24 18.29.10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/439fd2d3-ac51-6add-6483-d18a8b228096.png)

[自動数値]を編集して設定を確認します。
[エクスパート]タブでは利用するモデルを選択できます。最大17種類を実行可能ですが計算時間を考慮して初期設定の12モデルで[実行]します。
![スクリーンショット 2022-04-24 18.39.59.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a3d58f50-f466-7208-0334-1e66d7e3bd27.png)

モデルが生成されました。モデルナゲットを右クリックで編集します。
![スクリーンショット 2022-04-24 18.42.27.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/41d67ec2-d6b9-0690-f013-a4a4a004c3a2.png)

予測と実績の相関が最も高い５つのモデルが選択されました。採用モデルの数は作成時に設定可能です。
![スクリーンショット 2022-04-24 18.44.25.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/7843c362-6669-d217-4e6a-3f03b9780e02.png)

結果を確認するために[テーブル]と[時系列グラフ]をモデルナゲットから接続します。
![スクリーンショット 2022-04-24 18.50.10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/ffb0899c-9bb8-f8ad-64a9-e3458c90c7ab.png)

[テーブル]を実行します。
赤枠が実績で最後の7日間は未来なので欠損値（NULL）になっています。
青枠が予測値で、５つの精度上位モデルをアンサンブル（平均）しています。
緑枠は標準誤差です。
![スクリーンショット 2022-04-24 18.53.36.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/f76014b5-d8f5-1ab9-ac3d-6b4c7f05630b.png)

[時系列グラフ]を編集して実行します。
![スクリーンショット 2022-04-24 19.02.52.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/fcf956a0-912b-0553-d18f-83ac9d8c1e99.png)

![スクリーンショット 2022-04-24 19.04.37.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/f9e57c36-fbf0-c667-e0ec-948be559fc84.png)

## 4.Tips

#### N日前までの階差を作成する

![107_89時系列.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/6225ea10-8556-decf-fc72-84aa2b8157b2.png)

階差の作成はノードリファレンス3-11(時系列)加工ノードを参照してください。

#### 日付から曜日データを作成する

日付から以下の関数で１から７の整数で曜日を作成します。
![スクリーンショット 2022-04-24 19.11.32.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/adafc0f6-b51a-0bc3-57c3-27dd335be712.png)

一度[データ型]で値を読み込んだ後、[データ分類]で1を日曜日、7を土曜日に置き換えます。
![スクリーンショット 2022-04-24 19.11.58.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/68725dd5-f706-63c1-a2e7-37721fdbced5.png)

#### 時系列予測の精度MAPE（絶対パーセント誤差）を作成する
モデルナゲットに[フィールド作成]と[レコード集計][テーブル]を接続します。
![スクリーンショット 2022-04-24 21.39.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/bcdb4e23-2aee-02f1-13ff-4a724ade701e.png)

[フィールド作成]を編集します。
![スクリーンショット 2022-04-24 21.40.00.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e7d87abb-a49f-695e-621b-ba6ce7cec418.png)

[レコード集計]を編集します。
![スクリーンショット 2022-04-24 21.40.13.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/94467e27-6837-d739-9281-ead63cc40573.png)

プラス・マイナス6.1%の誤差を考慮するモデルだと確認できました。
![スクリーンショット 2022-04-24 21.41.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/1b741bd5-a1f4-b91a-0d73-522c7eee4027.png)

MAPEはノードリファレンス3-11(時系列)加工ノードを参照してください。

#### 95%予測上限と下限を自分で作る

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-10/

#### 交差検証（クロスバリデーション）
今回のような時系列予測では利用しませんが、レコード数が限定的な予測モデルの汎化能力を高める場合に利用します。

[モデル]タブで交差検証を設定できます。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.39.31.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/cb31b796-c7f3-fbb4-0267-02738b34c261.png)

交差検証（クロスバリデーション）の目的は次の記事をご覧ください。

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/learn-modeler-01/

#### モデルパラメータ変更やアンサンブルについて解説した記事

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-23/


## 5.参考情報

#### 利用データ

右クリックでリンク先を保存してください。

https://raw.githubusercontent.com/yoichiro0903n/blue/main/sales2021full.csv

#### ノードのヘルプ

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.3.0?topic=nodes-auto-numeric-node

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

https://qiita.com/416nishimaki/items/4bf813e6cba84b2a1008

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

https://qiita.com/416nishimaki/private/503037195081d3323eee