分析

ソニーの「Prediction One」を使ってみた/ランダムフォレスト vs Prediction One

私の大好きなSONYさんが、データを放り投げるだけでAIが自動で分析・予測してくれるツール「Predistion One」(プレディクション ワン)を無料公開されたので早速使ってみました。

記念すべき1回目の分析は、前回投稿した「リクナビ内定辞退率予測」のデータ。従って、分析のテーマは「ランダムフォレスト」 vs 「Prediction One」 です。

果たして、どちらが精度の高い予測ができるのか!?

申込み&インストール

まずは、Prediction One の特設サイトで申込みをします。「今すぐ始める」or「無料で始める」ボタンをクリックして申込みフォームを開いてください。

■申込みはこちらから
Prediction One | ソニーネットワークコミュニケーションズ
https://predictionone.sony.biz/

申込みフォームの入力内容はこちら↓
申込画面

フォームを送信するとすぐに「お申し込み受付完了」メールが配信され、その本文にダウンロードのURLが記されています。ダウンロード後、インストールは数クリックで完了します。

余談ですが、私が申込み前に感じたのは、なぜSONYがこのようなソフトウェアを「無料」で配布するのか?です。しかも、トップレベルドメインが「.biz」。お名前ドットコムの現在価格は299円/年です。天下のSONYが優れたソフトウェアを無料で配布、しかも、.bizドメインで・・・。フィッシングサイトを疑いましたね、マジで。これは、あの国だと・・・(どこか日本語間違ってんじゃね?と)。

「Prediction One」で分析してみる(画像多め)

インストールが完了するとデスクトップにショートカットができたので、早速ログインしてみます。ちなみに、Prediction Oneはクラウドにあるソフトウェアとは異なり、自分のパソコンにソフトウェアをダウンロードするので機密データの取扱いも心配いりません。

トップ画面

とてもシンプルです。クリックできる場所が少ないのが良いですね。ユーザーの心理的な負担が少ないです。マニュアル、設定、チュートリアルは見ずに「新規プロジェクト」をクリック。

新規プロジェクト

新規プロジェクト作成

予想通りの画面ですね。いいですね、シンプルで。プロジェクト名に「リクナビ内定辞退率分析」、説明に「138名16変数で内定辞退率を予測する」を入力。本当はもう少しというか、もっと人数が多い方が良いことは分かっているのですが、取り敢えずこれで行きます。

新規プロジェクト作成

新規モデルの作成

Prediction Oneの構造は、プロジェクトにモデルが紐づくようです。

新規モデル

「新規モデル作成」ボタンをクリック。モデル名にはデフォルトで「model 日付」がセットされるようです。

新規モデル作成

モデル名に「リクナビ内定辞退率モデル」と入力。説明は面倒だったので割愛。

学習データ設定

モデル設定

いよいよという感じですね。

モデル設定

まず、左側のメニューを設定します。

「予測ターゲット」は目的変数なので「辞退」を選択。
「予測タイプ」は、目的変数が二値(binomial)なので「二値分類」を選択。

すると、「予測値」に0と1の比(0は74/138、1は64/138)が出力されました。面接辞退は1なので「1」を選択。

右側のメニューは説明変数です。すべての変数を使いたいのでこのままにします。

学習と評価を実行

最後に、「学習と評価を実行」ボタンをクリックして分析開始です!

学習完了

ニューラルネットワーク、勾配ブースティング、モデルXの学習完了・・・など、テキストが下から上に高速で流れいていきます。1分くらいでしょうか、学習完了が表示されました。

学習完了

評価サマリ

学習完了画面の「OK」ボタンを押すと、予測精度レベルの評価が表示されました。今回のデータは、0.4436ということで「予測精度は良くない」と判定されました。さすがですね。冒頭で記述しましたが、このリクナビの内定辞退率データはリストの数(学生の数)と変数の数のバランスが悪いのです。表示されたアドバイスにも「入力項目の追加やデータ数を増やすことを検討してください」と書かれています。要するに、「出直して来い」というメッセージです。

評価結果

予測精度は低いものの、項目の寄与度をみると、「大学」が最も内定辞退率に影響しているようです。

項目の寄与度(詳細)

項目の寄与度(上位)のセクションにある「詳細を見る」ボタンをクリックすると、サマリー画面で表示されていた5件以外の項目が表示されました。並び順には、0と1の寄与度の合計値の他に、0と1を分けたそれぞれの値を表示させることができました。

寄与度

精度評価の詳細

続いて、評価結果セクションにある「精度評価の詳細」タブを開いて見ます。

精度評価の詳細

この精度評価で分かりやすいのは、以下の「混同行列」ですかね。たすき掛けに表を見てください。「1」と予測してデータの値が正解の「1」だった個数は56件、「0」と予測してデータの値が正解の「0」だった個数は6件、「1」と予測してデータの値が不正解の「0」だった個数は68件、「0」と予測してデータの値が不正解だった個数は「6」という結果でした。

混同行列

予測確率の分布と正解率

予測確率の分布と正解率

予測確率上位の正解率

予測確率上位の正解率

ROCカーブ

ROCカーブ

ここまでが、「精度評価の詳細」タブで表示された分析結果です。

予測する

それでは、Prediction Oneで予測を行い、この記事のテーマである「ランダムフォレスト」 vs 「Prediction One」に決着をつけましょう。なお、ランダムフォレストは、8番、19番、53番の内定辞退を見事的中させることができました。今回分析したPrediction Oneのモデルは、見事的中(予測)させることできるのでしょうか?

「予測」タブをクリックして、「新規予測」ボタンをクリックします。

新規予測

予測画面が表示される。

予測データ

8番、19番、53番のみのデータを用意してアップします。はじめての予測なので、2つのオプションにチェックを付けました。そして「決定」ボタンをクリックします。

予測オプション

予測完了! 結果は?

私の見方が間違えていなければ、「た」君(8番)は1に近いので正解!「つ」君(19番)は0に近いので正解!そして、「へ」君(53番)は0に近いので・・・不正解。ということで、今回はランダムフォレストに軍配が上がりました!!!

予測完了

最後にこんなことを申し上げるのは恐縮ですが、まず①データが悪い、②使い方が合っているのか分からない、という中での投稿です。もし、内容に問題があれば修正を入れていきます。

Prediction One 凄いですね!Prediction Ondeの特設サイトには、「機械学習やプログラミングのスキルがなくても簡単に使える」と書かれていますが、ある程度の知識がなければ操作するのは難しいと思いました。とはいえ、目的変数や説明変数など、ある程度統計モデルを理解している人であれば、本当に操作は簡単です。私も今後の分析に活用していきたいと思いました。これは、使えるソフトウェアです!

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