モデルはDataRobotで作成できる主なオブジェクトです。モデルを利用して予測することができます。REST APIのcurlコマンド、またはPython SDKを利用してモデルを作成することができます。
モデルの作成に2つのステップがあります。
- プロジェクト作成
- モデル作成
オートパイロットを利用してモデルを作成すると、ベストのモデルでデプロイを作成することができます。デプロイの作成はこちらにまとまっています。モデルの評価はここにまとまっています。DataRobotのPythonドキュメントはこちらにあります。
DataRobot Community Githubのワークフローとスニペットのサンプルコードは こちらにあります
REST APIを利用したモデルの作成
必要事項
- api_key—DataRobotのGUIの開発ツール画面に記載
- 作成されたプロジェクト （詳細はこちら）
- projectId—returned 上記のリクエストの返し、またはプロジェクトURLの最初の英数字.
例、 app.datarobot.com/projects/<projectid>/models.
- target_feature—予測をする特徴またはカラム
ターミナルでのリクエスト
curl -v \
-X PATCH \
-H 'Authorization: Bearer API_KEY' \
-H 'Content-Type: application/json' \
--data '{"target": TARGET_FEATURE}'
YOUR_DR_URL/api/v2/projects/PROJECT_ID/aim/
リクエストのサンプル
(cURL sample)
API_KEY=YOUR_API_KEY
PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID
TARGET=YOUR_TARGET_FEATURE
ENDPOINT=YOUR_DR_URL/api/v2/projects/$PROJECT_ID/aim
curl -v \
-X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data "{\"target\":\"$TARGET\"}"
$ENDPOINT
Pythonを利用するモデルの作成
必要事項
- API Key—DataRobotのGUIの開発ツール画面に記載
- Import DataRobot Package and be connected to DataRobot (こちら)
- 作成したプロジェクト （こちらをごらんください）
- target— 予測したいカラム
- mode— autopilotで使いたいモード
コードのフォーマット
import datarobot as dr
project.set_target(target= <target>,mode= <mode>)
サンプル
（Pythonのサンプル）
import datarobot as dr
project.set_target(target=’readmitted’, mode=dr.AUTOPILOT_MODE.FULL_AUTO)
English
