マネジメントコンソール上でAmazon Machine Learningのリアルタイム予測を試せるようになりました

Satoshi Noto

2015.11.24

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Amazon Machine Learning（Amazon ML）のリアルタイム予測をマネジメントコンソール上で試せるようになりました。 Try Real-time Predictions from the Amazon Machine Learning Console

ということで試してみました。なお、この機能を使ってリアルタイム予測を行う場合は無料なので、お財布的にも安心です（モデルの作成には費用がかかります。念のため）。

リアルタイム予測を試す

まずはモデルを作成します。手元にモデルがない方はチュートリアル（日本語の場合は弊社エントリーをご参照下さい）に沿って作成して下さい。このブログでもbanking.csvから作成したモデルを利用しています。

では作成したモデルの画面を表示して下にスクロールしてください。[Predictions]というエリアがあります。ここの[Try real-time predictions]ボタンをクリックして下さい。

[Try real-time predictions]の画面が表示されました。左側の[Try real-time predictions]メニューに対応した画面です。今回はのbanking.csvに対応したモデルであるため属性が21個になっています。初期表示は10個ずつ入力できるようになっていますが、[Items per page]で変更可能です。この辺りの画面デザインはDatasourceの設定画面と似ていますね。

ここで1属性毎に[Value]の列に値を入れてもいいのですが、[Paste a record]ボタンをクリックしてCSV形式で一度に複数の値を入力することが可能です。

今回はチュートリアルのbanking-batch.csvの1行目を利用しました。

30,blue-collar,married,basic.9y,no,yes,no,cellular,may,fri,487,2,999,0,nonexistent,-1.8,92.893,-46.2,1.313,5099.1

[Submit]ボタンを押すとCSV形式で入力した内容が反映されます。なお、Targetつまり目的変数に関しては空で問題ありません（該当する位置に値を入れておいても無視されます）。

では最後に[Create prediction]ボタンをクリックして予測しましょう。

[Prediction results]に領域に予測結果が表示されます。なお、画面上部に"You submitted 20 out of 21 data values for this prediction."と表示されていますが、これは21属性のうち20属性を入力として予測したことを意味します。banking.csvは21カラムあり、そのうちの1つを目的変数として利用したため21 - 1 = 20となるので、全ての属性について値を設定して予測したことを意味します。

各属性の値が空の場合の挙動について

[Try real-time predictions]の画面にはテキストボックスが複数ありましたが、この中身を空にした場合の挙動について確認してみたいと思います。なお、ドキュメントには"To use the form, for each Value field, enter the data that you want to use to test your real-time predictions. If the data record you are entering does not contain values for one or more data attributes, leave the entry fields blank."と書かれているので、空のままでも予測は可能のようです。

実際に全て空のまま[Create prediction]ボタンをクリックしても予測結果が表示されました。各属性の値が空の場合のデフォルト値がモデル側に用意されているようです。通常であれば属性が空の場合は予測精度が下がるため、値の指定漏れがないかのチェックを利用者側で気をつける必要がありそうです。