「Humanome CatData」は、ノーコードでAIを使って表データを解析できるツールです。データの前処理、可視化、予測までを簡単に実行できます。
前回はマニュアルのデータの前処理と可視化まで進めたので、今回は機械学習のモデルの作成と、予測まで実施しました。
再びテーブルを作成し、「学習」を選択し、「保存」をクリックします。
前回と同じように、「花弁の長さ」に対して、不要な列を削除しておきます。
「確認」をクリックします。
警告が出ますが、「続行する」をクリックします。
「学習」をクリックします。
「はい」をクリックします。
「モデルの新規作成」をクリックします。
予測対象の列には「種類」、手法には「Random Forest」を選択し、「開始」をクリックします。
学習が終わったら「評価結果」をクリックします。
モデルの評価をさまざまな項目で確認できます。
最後に、予測をしてみます。無料プランではテーブルを2つまでしか作成できないので、「可視化」のテーブルを選択して削除します。
「：」「テーブルの削除」を選択すると、テーブルが削除できます。
「：」「テーブルの削除」を選択すると、テーブルが削除できます。
今回は「iris_test.xlsx」をアップロードします。
「予測」のテーブルを選択します。
「予測」をクリックします。
予測する値に「種類」を選択し、「iris_training」をクリックします。
「予測」をクリックします。
「予測結果」をクリックします。
ここで、予測結果の確認ができます。また、「評価」を選択すると、モデルの予測結果と正解値を比較できます。
正解ラベルが1のデータに対しては100％、2のデータに対しては80％の確率で予測できています。
最後に
今回はHumanome CatDataを使い、機械学習のモデル作成から予測までを実施しました。本サービスを使うと、必要な処理を簡単にできるので、ぜひ試してみてください。
