microsoftml.rx_predict: Microsoft Machine Learning 모델을 사용하여 점수 매기기

아티클
05/23/2023

사용

microsoftml.rx_predict(model,
    data: typing.Union[revoscalepy.datasource.RxDataSource.RxDataSource,
    pandas.core.frame.DataFrame],
    output_data: typing.Union[revoscalepy.datasource.RxDataSource.RxDataSource,
    str] = None, write_model_vars: bool = False,
    extra_vars_to_write: list = None, suffix: str = None,
    overwrite: bool = False, data_threads: int = None,
    blocks_per_read: int = None, report_progress: int = None,
    verbose: int = 1,
    compute_context: revoscalepy.computecontext.RxComputeContext.RxComputeContext = None,
    **kargs)

Description

arevoscalepy 데이터 원본에서 학습된 Microsoft ML Machine Learning 모델을 사용하여 데이터 프레임 또는 revoscalepy 데이터 원본에서 인스턴스별 점수 매기기 결과를 보고합니다.

세부 정보

이진 분류자의 세 변수인 PredictedLabel, Score, Probability에 대한 점수 매기기, oneClassSvm 및 회귀 분류자에 대한 점수, 다중 클래스 분류자에 대한 PredictedLabel과 앞에 Score가 붙은 각 범주에 대한 변수 같은 항목이 기본적으로 출력에 보고됩니다.

인수

model

microsoftml 모델에서 반환된 모델 정보 개체입니다. 예를 들어 rx_fast_trees 또는 rx_logistic_regression에서 반환된 개체입니다.

데이터

revoscalepy 데이터 원본 개체, 데이터 프레임 또는 .xdf 파일의 경로입니다.

output_data

변환된 데이터를 저장할 텍스트 또는 xdf 파일 이름이나 쓰기 기능이 있는 RxDataSource를 출력합니다. None이면 데이터 프레임이 반환됩니다. 기본값은 없음입니다.

write_model_vars

True이면 모델의 변수가 점수 매기기 변수뿐만 아니라 출력 데이터 세트에 기록됩니다. 모델에서 입력 데이터 세트의 변수가 변환되면 변환된 변수도 포함됩니다. 기본값은 False입니다.

extra_vars_to_write

output_data에 포함할 입력 데이터에서 추가 변수 이름의 문자 벡터 또는 None입니다. write_model_vars가 True이면 모델 변수도 포함됩니다. 기본값은 None입니다.

suffix

생성된 점수 매기기 변수에 추가할 접미사를 지정하는 문자열이거나 접미사가 없을 경우 None입니다. 기본값은 None입니다.

overwrite

True이면 기존 output_data를 덮어쓰고, False이면 기존 output_data를 덮어쓰지 않습니다. 기본값은 False입니다.

data_threads

데이터 파이프라인에서 원하는 병렬 처리 수준을 지정하는 정수입니다. None이면 사용되는 스레드 수가 내부적으로 결정됩니다. 기본값은 없음입니다.

blocks_per_read

데이터 원본에서 읽은 데이터의 각 청크에 대해 읽을 블록 수를 지정합니다.

report_progress

행 처리 진행률에 대한 보고 수준을 지정하는 정수 값입니다.

0: 진행률을 보고하지 않습니다.
1: 처리된 행 수가 출력되고 업데이트됩니다.
2: 처리된 행 및 타이밍이 보고됩니다.
3: 처리된 행 및 모든 타이밍이 보고됩니다.

기본값은 1입니다.

verbose

원하는 출력의 양을 지정하는 정수 값입니다. 0이면 계산 중에 자세한 정보가 출력되지 않습니다. 1에서 4 사이의 정수 값은 더 많은 양의 정보를 제공합니다. 기본값은 1입니다.

compute_context

유효한 revoscalepy.RxComputeContext로 지정되었으며 계산이 실행되는 컨텍스트를 설정합니다. 현재 로컬 및 revoscalepy.RxInSqlServer 컴퓨팅 컨텍스트가 지원됩니다.

kargs

컴퓨팅 엔진으로 전송된 추가 인수입니다.

반환

생성된 출력 데이터를 나타내는 데이터 프레임 또는 revoscalepy.RxDataSource 개체입니다. 기본적으로 점수 매기기 이진 분류자의 출력에는 PredictedLabel, Score, Probability의 세 변수가 포함되고, rx_oneclass_svm 및 회귀에는 하나의 Score 변수가 포함되며, 다중 클래스 분류자에는 PredictedLabel과 앞에 Score가 붙은 각 범주에 대한 변수가 포함됩니다. suffix가 제공되면 이러한 출력 변수 이름의 끝에 추가됩니다.

추가 정보

rx_featurize, revoscalepy.rx_data_step, revoscalepy.rx_import.

이진 분류 예제

'''
Binary Classification.
'''
import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_fast_linear, rx_predict
from revoscalepy.etl.RxDataStep import rx_data_step
from microsoftml.datasets.datasets import get_dataset

infert = get_dataset("infert")

import sklearn
if sklearn.__version__ < "0.18":
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
else:
    from sklearn.model_selection import train_test_split

infertdf = infert.as_df()
infertdf["isCase"] = infertdf.case == 1
data_train, data_test, y_train, y_test = train_test_split(infertdf, infertdf.isCase)

forest_model = rx_fast_linear(
    formula=" isCase ~ age + parity + education + spontaneous + induced ",
    data=data_train)
    
# RuntimeError: The type (RxTextData) for file is not supported.
score_ds = rx_predict(forest_model, data=data_test,
                     extra_vars_to_write=["isCase", "Score"])
                     
# Print the first five rows
print(rx_data_step(score_ds, number_rows_read=5))

출력:

Automatically adding a MinMax normalization transform, use 'norm=Warn' or 'norm=No' to turn this behavior off.
Beginning processing data.
Rows Read: 186, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 186, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 186, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Using 2 threads to train.
Automatically choosing a check frequency of 2.
Auto-tuning parameters: maxIterations = 8064.
Auto-tuning parameters: L2 = 2.666837E-05.
Auto-tuning parameters: L1Threshold (L1/L2) = 0.
Using best model from iteration 590.
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:00.6058289
Elapsed time: 00:00:00.0084728
Beginning processing data.
Rows Read: 62, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.0302359
Finished writing 62 rows.
Writing completed.
Rows Read: 5, Total Rows Processed: 5, Total Chunk Time: 0.001 seconds 
  isCase PredictedLabel     Score  Probability
0  False           True  0.576775     0.640325
1  False          False -2.929549     0.050712
2   True          False -2.370090     0.085482
3  False          False -1.700105     0.154452
4  False          False -0.110981     0.472283

회귀 예제

'''
Regression.
'''
import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_fast_trees, rx_predict
from revoscalepy.etl.RxDataStep import rx_data_step
from microsoftml.datasets.datasets import get_dataset

airquality = get_dataset("airquality")

import sklearn
if sklearn.__version__ < "0.18":
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
else:
    from sklearn.model_selection import train_test_split

airquality = airquality.as_df()


######################################################################
# Estimate a regression fast forest
# Use the built-in data set 'airquality' to create test and train data

df = airquality[airquality.Ozone.notnull()]
df["Ozone"] = df.Ozone.astype(float)

data_train, data_test, y_train, y_test = train_test_split(df, df.Ozone)

airFormula = " Ozone ~ Solar_R + Wind + Temp "

# Regression Fast Forest for train data
ff_reg = rx_fast_trees(airFormula, method="regression", data=data_train)

# Put score and model variables in data frame
score_df = rx_predict(ff_reg, data=data_test, write_model_vars=True)
print(score_df.head())

# Plot actual versus predicted values with smoothed line
# Supported in the next version.
# rx_line_plot(" Score ~ Ozone ", type=["p", "smooth"], data=score_df)

출력:

'unbalanced_sets' ignored for method 'regression'
Not adding a normalizer.
Making per-feature arrays
Changing data from row-wise to column-wise
Beginning processing data.
Rows Read: 87, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Warning: Skipped 4 instances with missing features during training
Processed 83 instances
Binning and forming Feature objects
Reserved memory for tree learner: 22620 bytes
Starting to train ...
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:00.0390764
Elapsed time: 00:00:00.0080750
Beginning processing data.
Rows Read: 29, Read Time: 0.001, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.0221875
Finished writing 29 rows.
Writing completed.
   Solar_R  Wind  Temp      Score
0    290.0   9.2  66.0  33.195541
1    259.0  15.5  77.0  20.906796
2    276.0   5.1  88.0  76.594643
3    139.0  10.3  81.0  31.668842
4    236.0  14.9  81.0  43.590839