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機械学習のパイプラインを簡素化するPython向けパッケージ「Pipefitter」
SASでは、Python向けパッケージ/ライブラリとして、機械学習のパイプラインの実装を簡素化する「Pipefitter」を提供しています。 SASの「Pipefitter」パッケージは、SAS Viyaまたは、SAS v9の反復可能なワークフローの一つの段階として、データ変換とモデルフィッティング向けパイプラインを開発するためのPython APIを提供します。 このパッケージを使用すると、SASでデータを操作して、次のような処理を実装できます： ・欠損値補完 ・デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、およびその他の機械学習テクニックを使用したパラメータ推定値の適合 ・ハイパーパラメータチューニングを使用したモデル選択の高速化 ・スコアリングとモデル評価 「Pipefitter」のもう一つの重要な特徴は、SASが提供する他の2つのPythonパッケージの能力に基づいていることです。 SWAT: SAS Viyaプラットフォームのインメモリー分析エンジンであるSAS Cloud Analytic Services（CAS）を活用し様々なデータ操作や分析を可能にするPython向けパッケージ SASPy： SAS9.4の機能を活用し、分析、データ操作、および視覚化を行うためのPython向けパッケージ ロジスティック回帰でのパラメータ推定などのパイプライン処理は、SASPyを介してSAS 9で、SWATを介してCASで同じように実行されるように設計されています。 以下は、タイタニック号の乗船者データに基づくパイプラインの例です。 まず、KaggleのサイトからPandas DataFrameにデータをダウンロードします。 In [1]: import pandas as pd In [2]: train = pd.read_csv('http://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/course/Kaggle/train.csv') In [3]: train.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass 0 1 0 3 1 2 1
