SPSS Modeler ノードリファレンス 5-11 自動分類(Autoモデリング)

# 5-11 自動分類[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/0/286322/483e669f-dd29-55b1-8072-82b3fe2773ac.png">

## 1.ノードの目的
搭載されているすべての判別モデルを評価し、最も精度の高いN個のアンサンブル（多数決）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）

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/Tuipi25c_j4" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

## 3.クイックスタート

製造条件からNG（不良品）になる予測モデルを自動分類で作成します。
＊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 2022-04-23 21.13.11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/bedc060b-15b7-ae8a-34f7-1b9584cc5104.png)


[可変長ファイル]から[データ区分]、[自動分類]の順に接続します。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.09.48.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/6a132df2-821e-75ab-8b20-2e531a033c96.png)


[可変長ファイル]で[データ型]タブを開きます。[NGフラグ]の尺度を[フラグ]（青枠）にして[値の読み込み]ボタンを押します（赤枠）。予測の入出力を決める[ロール]の[ID]を[レコードID]へ。[NGフラグ]を[対象]に変更します（緑枠）。
![スクリーンショット 2022-04-23 21.18.29.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/27b859ab-84ef-2d85-7258-92fef4b660af.png)

[データ区分]ノードは初期設定のまま何も編集しません。5割のレコードを学習、残りを検証に乱数で割り当てます。このノードの詳しい説明は以下の記事をご覧ください。

https://qiita.com/416nishimaki/items/48759c41199d1d00a0bc


[自動分類]ノードを編集します。使用モデル数を5にすると、上位5モデルを選出します。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.34.58.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/90a4068c-0054-6d3d-65ff-0c059f9fd3ca.png)

[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種類を実行できますが計算時間を考慮して初期設定の14モデルで[実行]します。
![スクリーンショット 2022-04-23 21.34.10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/2e8bf9e0-75ba-5dc7-64f0-1865770ad376.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 2022-04-23 22.22.28.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e62fc7a1-1247-ce6e-3306-34e8069208b3.png)

14のモデルから上位５つが選ばれました。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.33.28.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/308c978e-0eaa-c6f2-2cba-a6b75d9aad03.png)

モデルナゲットを右クリックでプレビューします。
[$XF-NGフラグ]は5つの上位モデルの評決（多数決）によって確定されています。
もうひとつのフィールドはどれだけ予測が確からしいかを表す確信度です。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.42.26.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/75650415-b6f9-e616-badd-cfee82c4dae1.png)

モデルナゲットに[精度分析]を接続します。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.49.21.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/6d18160f-b41a-5beb-8109-23cc0c4a0912.png)

上位モデルのアンサンブル学習による精度を確認します。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.47.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/66c8561e-9d75-739c-d880-2cd325990f72.png)

![スクリーンショット 2022-04-23 22.51.50.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/21f351bb-4b93-bfb5-60f9-b9255b5bd556.png)

精度分析の結果の解釈は以下の記事をご覧ください。

https://qiita.com/416nishimaki/items/fa492fa4c68e05f3c3f3

## 4.Tips

#### 傾向スコアを作成する
モデルナゲットから[フィールド作成]と[ヒストグラム]を順番に接続します。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.55.18.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/24e52615-b24b-a003-2931-6b594b6c9331.png)

[フィールド作成]を編集します。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.57.33.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b123ea4f-652a-4f46-8ee2-1c8ddbb44e74.png)

[フィールド作成]でプレビューします。
[$XF-NGフラグ]が0の場合は確信度を1から引いた傾向スコアが出来ています。
これにより予測の1/0に関わらず全てのレコードが不良品になる見込みを求められます。
![スクリーンショット 2022-04-23 22.59.40.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b52723f7-1a06-6ccc-5e47-eaa0c13911e1.png)

傾向スコアの分布をヒストグラムで確認します。
![スクリーンショット 2022-04-23 23.21.26.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/1bc534d6-1d18-1e60-670e-80058416a56c.png)

![スクリーンショット 2022-04-23 23.22.03.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/9cfb3c6a-50a8-0db0-f276-782c55cacb01.png)

傾向スコアは以下の記事で解説しています。

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-07/

#### 交差検証（クロスバリデーション）

[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/defect4.csv

#### ノードのヘルプ

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