分析を対話的に実行する

はじめに

ここでは Jupyter Notebookを用いて対話的に、分析プロセス（分析の処理手順）の設計と分析モデル作成を行います。 分析プロセスの設計と分析モデル作成には、scikit-learnを使用します。

Jupyter Notebookへ接続する

Jupyter Notebookへ接続していない場合、 Jupyter Notebookへ接続する を参照し、接続してください。

データを準備する

  1. Notebook Dashboardで [New] ボタンを押下し、 [Terminal] を選択してください。

  2. 下記のコマンドを実行してください。

    $ unzip /opt/aapf/1.5.4/docs/getting_started.zip -d ~/work

  3. Terminal上で exit コマンドを実行した後、Terminalタブを閉じてください。

Jupyter Notebook上で分析する

Notebook Dashboard上で、 [work/examples] ディレクトリに移動してください。

Notebookを作成するため、Jupyter Notebook上で [New] ボタンを押下し、 [Python 3] を選択します。

1. データ準備

学習データと予測データを読み取ります。読み込んだデータに対して、データ加工を行います。

In [1]:
import pandas as pd

train_df = pd.read_csv('data/automobile_learn.csv', na_values="?")
train_df.dropna(inplace=True)
train_X = train_df.iloc[:, train_df.columns != 'price']
train_Y = train_df.loc[:, 'price']

predict_df = pd.read_csv('data/automobile_predict.csv', na_values="?")
predict_df.dropna(inplace=True)
predict_X = predict_df.iloc[:, train_df.columns != 'price']
predict_Y = predict_df.loc[:, 'price']

2. 分析モデル作成

scikit-learnの線形回帰モジュールを利用して、分析モデルを作成します。

In [2]:
from sklearn.linear_model import LinearRegression

lreg = LinearRegression(normalize=True)
lreg.fit(train_X, train_Y)
Out[2]:
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=True)

3. 結果評価

分析モデルで予測した結果のRMSE（Root Mean Squared Error）を確認し、実測値と予測値の対比グラフを表示して確認します。

In [3]:
import numpy as np

Y_pred = lreg.predict(predict_X)
rmse = np.sqrt(np.mean((predict_Y.values - Y_pred) ** 2))
print('rmse: {0}'.format(rmse))

rmse: 2553.5446225201213
In [4]:
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

min_val = int(min(predict_Y.min(), Y_pred.min()))
max_val = int(max(predict_Y.max(), Y_pred.max()))
plt.plot(range(min_val, max_val), range(min_val, max_val), 'r--')
plt.xlim(min_val, max_val)
plt.ylim(min_val, max_val)
plt.scatter(predict_Y, Y_pred)
plt.xlabel("Actual Price")
plt.ylabel("Predict Price")
plt.show()

分析手順と実行結果を共有する

Notebookをローカル環境にダウンロードして他のユーザーに共有します。

Ctrl-S を押下し、最新状態のNotebookを確実に保存してください。

  1. Notebook Dashboardで、 [Files] タブを選択し、共有したいファイルのチェックボックスをチェックします。
  2. 画面上部に表示される「ダウンロード」ボタンを押下し、ダウンロードします。
  3. ローカル環境にダウンロードしたファイルを、他のユーザーに共有します。