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デプロイとデータ予測

1.モデルのデプロイ

モデル検証を終えると、モデルのデプロイを行うことができます。 モデルのデプロイとは「モデルを外部から利用可能なサーバーに移す」ことを意味します。 デプロイを行うことで、モデルによる予測が可能になります。 まず検証後のモデルの中から、デプロイしたいモデルを選びます。 モデルを1つだけ選択すると「デプロイする」のボタンがアクティブになります。 選択したモデルで問題なければ「デプロイする」ボタンをクリックします。

2.データ予測

デプロイが完了すると、デプロイしたモデルが青色に変わります。 そして「データ予測」画面に遷移できるようになります。 まず予測したいデータをアップロードします。 画面左下の「+」ボタンをクリックして、ファイルを追加していきます。 アップロードしたいデータを選択して「アップロード」ボタンをクリックします。

3.予測開始

データがアップロードされると、予測データ一覧に表示されます。 予測を行う場合は、予測したいデータをクリックして選択し、中央にある予測開始ボタンをクリックします。 予測が完了すると、予測結果データが表示されます。 予測結果データの名称は"r_{モデルのバージョン}_{予測データ名}"という形式になります。 同じバージョン、同じ予測データで予測した場合は、予測結果に上書きされます。

4.予測結果のダウンロード

予測結果をダウンロードする場合は、ダウンロードボタンをクリックします。 ダウンロードモーダルが表示されます。 チェックボックスで「予測結果と一緒にダウンロードしたいデータ」を選択します。 たとえば、下のように「index」にチェックを入れた状態で、「ダウンロード」をクリックすると、Indexと結果が結合したデータがダウンロードできます。

5.説明変数と結合してダウンロード

説明変数と結合チェックしてダウンロードすると、このように学習に使用した説明変数と結果が結合したデータがダウンロードできます。

6.確信度と結合してダウンロード

クラス分類の場合「確信度」を選択することができるようになります。 確信度とは、ごく簡単に言うと、「あるモデルによる分類において、あるデータがそのクラスに属する確率」のことです。 この確率が最も高いクラスに分類されるとになります。 たとえばABCの3分類の問題の時、確信度が、 A:0.6、B:0.3、C:0.1の場合はAに分類されます。 A:0.4、B:0.45、C:0.15の場合はBに分類されます。 162,163