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Slic3rの設定についてまとめてます。Slic3rの日本語版が見当たらなかったので、使い方をまとめました。 最近はC#のメモ帳代わりになってます。

機械学習の学習日記 | チュートリアル「簡単な実験の作成」 1.データを取得する。

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Azure Machine Learning Studio での簡単な実験の作成

これやってみる。
本家のチュートリアルをそのままなぞってるだけです。

はじめに

以下の手順でExperementを作成します。
1.データを取得する。
2.データの前処理する。
3.特徴を定義する。
4.学習アルゴリズムの適用する。
5.新しいデータで予測する。

長くなりそうなので手順ごとに記事を分割します。

データを取得する。

ML Studio(Azure Machine Learning Studio)のサンプルDataSetを取得します。
ML Studioに含まれている「Automobile price data (Raw)」を使用します。

1.Experimentを新規作成して名前を付ける。

左下 の「+New」を選択


Blank Experimentを選択


新規作成されたExperimentに名前と付ける



2.DataSetをキャンバスにセットする

左側のメユー上の検索ボックスに「Automobile」を入力して検索をする。


「Automobile price data (Raw)」をキャンバスにドラッグする。 


画面右のビューには、配置したDataSetのプロパティが下のように表示さてる。

Properties

Automobile price data (Raw)
SUBMITTED BY Microsoft Corporation
SIZE 25.8 KB
FORMAT GenericCSV
CREATED ON 12/13/2014 1:17:45 PM

View dataset

Experiment Properties
STATUS CODE InDraft

□ Disable upgrades

プロパティ内のView datasetをクリックしたら、csvデータがダウンロードされました。
一部抜粋すると、こんな感じです。
symboling,normalized-losses,make,fuel-type,aspiration
3,?,alfa-romero,gas,std
3,?,alfa-romero,gas,std

キャンバス上のDataSetの出力ポートを左クリックするとメニューが表示されるので、Visualizeをクリックすると、データが可視化されます。


一番右側のpriceが今回の予測対象です。


列タイトルのpriceをクリックすると、priceデータの詳細(ヒストグラム)が右側のビューに表示されました。


右上の「X」で画面を閉じます。

「1.データを取得する。」はここまで。

リンク

1.データを取得する。
2.データの前処理する。
3.特徴を定義する。
4.学習アルゴリズムの適用する。
5.新しいデータで予測する。


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