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Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viyaで線形回帰

SAS Viyaで線形回帰を行う方法を紹介します。 言語はPythonを使います。 SAS Viyaで線形回帰を行う方法には大きく以下の手法が用意されています。 多項回帰: simpleアクションセットで提供。 一般化線形回帰または一般線形回帰: regressionアクションセットで提供。 機械学習で回帰: 各種機械学習用のアクションセットで提供。 今回は単純なサインカーブを利用して、上記3種類の回帰モデルを作ってみます。   【サインカーブ】 -4≦x<4の範囲でサインカーブを作ります。 普通に $$y = sin(x) $$を算出しても面白みがないので、乱数を加減して以下のようなデータを作りました。これをトレーニングデータとします。 青い点線が $$y=sin(x)$$ の曲線、グレーの円は $$y=sin(x)$$ に乱数を加減したプロットです。 グレーのプロットの中心を青い点線が通っていることがわかります。 今回はグレーのプロットをトレーニングデータとして線形回帰を行います。グレーのプロットはだいぶ散らばって見えますが、回帰モデルとしては青い点線のように中心を通った曲線が描けるはずです。 トレーニングデータのデータセット名は "sinx" とします。説明変数は "x"、ターゲット変数は "y" になります。 各手法で生成したモデルで回帰を行うため、-4≦x<4 の範囲で0.01刻みで"x" の値をとった "rangex" というデータセットも用意します。 まずはCASセッションを生成し、それぞれのデータをCASにアップロードします。 import swat host = "localhost" port = 5570 user = "cas" password = "p@ssw0rd"

Artificial Intelligence
PythonからSASの画像処理機能を使って画像マッチング

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 セッション内では、皆様にとってもお馴染みの「浅草雷門」の写真を使った画像マッチングのデモも紹介しました。雷門を正面から撮った写真の中から、「雷門の提灯」の部分を切り出し、これをテンプレート画像として使用し、この「雷門の提灯」が写っている写真だけを画像マッチングによって見つけ出すというデモです。 さあ、ちゃんと「雷門の提灯」が写っている写真だけを見つけ出すことができたのでしょうか? 以下は、Jupyter Notebookを使用し、PythonからSAS の画像処理機能を活用してマッチングを実行した結果です。(コードの一部抜粋) 【ライブラリのインポート】 In [16]: # import libraries import swat import matplotlib.pyplot as plt import os import json import numpy as np 【テンプレート画像「雷門の提灯」のロード】 In [24]: # load an image to cas r = conn.image.loadImages(casout={"caslib":"casuser", 'name':tmp_file_data[0], 'replace':True}, path=tmp_file_path) tmpTable = conn.CASTable(tmp_file_data[0]) 【この画像にマッチングさせます】 【マッチング対象画像のロード】

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