前回行ったこと

前回の記事では、Aquarium というH2O.ai社が提供しているクラウド環境を使って Driverless AI を起動してみました。
DriverlessAI -MLの自動化ツール- まずは起動から！

今回は、起動した Driverless AI のインスタンスに初期状態で登録されているデータを使って機械学習行ってみようと思います。
こちらの公式チュートリアルを参考にしています。
Time Series Tutorial - Retail Sales Forecasting

Driverless AI 起動 & データ確認

まずは Driverless AI の起動画面から。

起動時は Datasets ページが表示されるようになっています。
ここはデータセットの置き場所で、CSV形式のファイルを扱うことができます。
アップロード済みのデータをクリックすると、それぞれのデータに対するアクションを選択できます。

今回は事前に用意されているデータを使います。
初期段階でアップロードされているデータは以下の2つ

walmart_tss_small_train.csv
walmart_tss_small_test.csv

2つともWalmartの売上データです。
1つ目が学習用のデータ、2つ目がテスト用のデータです。

中身はこんな感じで。

Store	Dept	Date	Weekly Sales	MarkDown1	…	MarkDown5	IsHoliday	sample_weight
店舗番号	部門	日付	週毎の売上		値下げ		休日

MarkDown は全て値下げに関連するデータです。
マスクされてしまっているので、中身はわかりません。
sample_weight はH2Oが独自に追加しているようです。
Driverless AIの機能で重み付けをするカラムを指定できるので、そこで指定します。

元データはこちらから
Walmart Recruiting - Store Sales Forecasting

学習開始

学習用データの一番右端にある Click for Actions をクリックすると、データに対して実行できるアクションが選択できます。

学習を始める時は、アクションの中の PREDICT を選択。

Driverless AI のツアーしますよ！と表示されますが、今回はチュートリアルを見ているので NO を選択。

学習を始めるために、予測したいカラムや時系列を表すカラムを設定します。
設定画面はこんな感じです。

学習用に指定したデータセットの名前や設定用のボタンがいくつか用意されています。

Select target column が点滅しているのでそこをクリックします。
すると、カラム名の一覧が表示されます。
ここでは、予測対象のカラムを設定します。
今回は週毎の売上数量を予測したいので、 Weekly_Sales を選択します。

ターゲットカラムの表示が Weekly_Sales に変わりました。
設定と同時に表示もいくつか増えました。

今回は、時系列データを扱った機械学習を行います。
なので、TIME COLUMN を設定します。
先程、ターゲットカラムを設定した右下に [OFF] になっている項目があります。
ここをクリックするとターゲットを選択したときのようにカラム名の一覧が表示されます。

このデータでは Date が日付データになっているのでこのカラムを選択します。

次は、重みをつけるカラムを選択します。
このカラムは H2O.ai社で付け加えられたカラムのようです。 (元データには存在しなかった)
なので、何に対する重みかはわかりませんでした。

ターゲットカラムの下に表示されている WEIGHT COLUMN の ➖➖ をクリックするとカラム一覧が表示されます。
今回は sample_weihgt を指定しています。

次に、TIME GLOUP COLUMN を設定します。
一番右のスペースの一番上に表示されている AUTO をクリックします。

Store と Dept を選択します。

TIME GLOUP COLUMN を設定したところから少し左を見ると TEST DATASET の項目があります。
テスト用のデータ (walmart_tts_small_test.csv) をここ設定します。

中央部の下にある SCORER の設定を変更します。
今回は、R2 を指定します。

標準の状態だと、2時間以内に終わらない可能性もあるので、精度と時間を少しだけ下げます。

あとは LAUNCH EXPERIMENT をクリックするだけです！

学習が進んでいくとこんな感じです。

学習が終了しました。

次回は、モデルの確認やテストデータに対する予測について見ていこうと思います。

今回の内容と同じように時系列データを扱った動画がありました！
AI予測分析ツール「Driverless AI」商品需要予測を自動で最適化

こちらを見るとわかりやすいかと思います。
使っているデータは違いますが、操作方法はほとんど同じです。