概要
YellowfinのPMML変換ステップは、PMMLファイルの形式で保存されたデータサイエンスもですをYellowfinへインポートし、予測のような結果を生成するためにデータへ適用することができます。ステップは、データ変換をフローを作成することで、Yellowfinのデータ変換モジュール内で機能します。
この変換ステップを使用するためには、BIプラットフォームへPMMLのプラグインをインストールしなくてはいけません。プラグインをインストールすることで、データ変換モジュールの変換ステップ一覧にPMMLステップが表示されます。この変換ステップは、PMMLモデルを統合し、適用するために使用されます。プラグインのインストール方法について、より詳細な情報は、こちらを参照してください。
こちらの項目を確認する前に、データ変換モジュールについて事前に理解をしておくのが理想的です。
必要な変換ステップ
データ変換ステップは、異なるステップを使用することで変換フローを作成します。こちらの手順では、少なくとも2タイプのステップが必要です。
注意：複数のステップをフローに追加することができますが、少なくとも最初の2つのステップはPMMLモデルが結果を生成するために必要となります。
データソースからデータを取得し、Yellowfinへ読み込む入力ステップ。これはデータモデルに使用するデータのため、データソースへのアクセス権が付与されており、データは適切な形式であることを確認してください。異なるタイプの入力ステップを使用して、データを取得する方法が様々あり、すべてのステップがPMMLステップをサポートします。こちらの項目を参照して、ステップの使用や設定方法を確認してください。
PMML変換ステップ。このステップは、PMMLモデルが作成するようにデザインされた出力を生成します（例えば、データに基づく予測の作成）。これは、データモデル（PMMLファイル形式）をデータ変換モジュールに読み込み、前のステップ（例：接続されているステップ）からのデータへ適用することで機能します。このステップを入力フィールドと一致させ、出力フィールドと特定するように設定しなくてはいけません。（注意：このステップは、必要なプラグインをYellowfinへインストールすることで、変換ステップ一覧に表示されます）
出力ステップは、PMMLモデルの結果を書き込み可能なデータベースに保存する場合に必要になります。
データ変換モジュールにより、異なるタイプの変換フローを作成し、必要に応じてPMMLステップを含めることができます。例えば、他の方法で変換されたデータにPMMLモデルを適用し、それが生成する結果をさらなる変換に使用することができます。
サポートされているモデルタイプ
YellowfinのPMML変換ステップがサポートするデータサイエンスモデルのタイプは、以下の通りです。
関連するルール
クラスタモデル
一般的な回帰
ナイーブベイズ
k最近傍法
ニューラルネットワーク
回帰
ルールセット
スコアカード
サポートベクターマシン
ツリーモデル
アンサンブルモデル
サポートされているPMMLファイルのバージョン
PMML変換ステップは、バージョン3.0以降のPMMLファイルを完全にサポートします。しかし、それ以前のバージョンでも機能するものがいくつかあります。加えて、PMMLの標準ではPMMLファイルに複数のモデルを含めることができますが、PMMLステップはPMMLファイル内のひとつにモデルしか認識することができません。ファイル内に複数のモデルがある場合、Yellowfinは最初のものを使用します。
PMMLステップの設定
フローにPMML変換ステップを追加したら、これを設定しなくてはいけません。これには、PMMLモデルのアップロードが含まれます。モデルが適切に解析されたら、モデル内で特定されている入力フィールドと出力フィールドの設定をします。注意：使用されているモデルは、入力フィールドと出力フィールドに特定されていると見なされます。
入力設定
モデルの入力は、計算を実行するために必要なデータのフィールドを参照します。例えば、回帰モデルの場合、入力はモデルに必要な独立変数の一覧です。PMMLステップを適切に実行するためには、フィールドをモデルが必要とするフィールドとマッピングしなくてはいけません。
出力設定
モデルの出力は、モデルが生成するようにデザインされた一連の結果フィールドです。出力が通常ひとつ予測されたフィールドである回帰モデルのような場合は、たったひとつのフィールドから出力が構成される場合もあります。しかし一方で、クラスタリングモデルは、出力として指定された数のクラスタ、または各クラスタの重心までの距離を持つフィールドのいずれかを持つことができます。出力を設定する際にユーザーは、利用可能などのフィールドを結果に表示するのか選択することができますが、少なくともひとつの出力フィールドを選択しなくてはいけません。出力フィールドのデータ型は、モデル内で指定されたものになりますが、特にタイプが指定されていない場合は、テキストになります。
例えば、モデルは客室等級と年齢を元に、タイタニックの乗客が支払った料金を予測するようにデザインすることができます。この場合、等級と年齢は設定された入力であり、選択される結果フィールドは料金です。
PMML変換ステップの使用方法
こちらの項目は、PMML変換ステップを使用してデータサイエンスモデルをYellowfinへ統合する方法について紹介します。
PMML内でモデルを作成し、XML形式で保存をします。（このファイルは説明の中で、PMMLファイルとして扱われます）
Yellowfinのデータ変換モジュールへ移動します。（作成ボタン＞変換フロー）
データを取得する入力ステップから、データ変換フローの作成を始めます。（基礎的なフローの作成方法は、こちらを参照してください。また、他のデータ取得方法については、こちらを参照してください）
取得されたデータが、データプレビューパネルに表示されます。さらにデータを変換するために、ステップを追加することもできます。
PMMLモデルを使用する準備ができたら、以下の手順に従います。
変換ステップ一覧からPMMLモデル予測ステップをキャンバスへドラッグします。（注意：こちらのステップが表示されない場合は、PMMLプラグインがインストールされているかを確認してください）
接続ポイントを使用して、最後のステップをPMML変換ステップへ接続します。
次に、PMMLステップを設定します。（設定画面が表示されるように選択されていることを確認してください）
PMMLファイルをアップロードします。アップロード方法は2つあります。
指定されたパネルにファイルをドラッグするか、ファイル選択から対象のファイルを選択します。（ファイルがローカル端末に配置されている場合は、こちらの方法を実施してください）
または、 Load from toggleを有効にし、ファイルパス、またはURLを入力することで、ファイルを読み込み、Load Fileボタンをクリックします。
PMMLファイルにアクセスするために完全URLを入力します。例えば、
（注意： URLを使用してPMMLファイルを読み込む場合は、インターネット接続が必要です。インターネット接続がない場合は、ファイルを読み込むことができません）
Windows端末での完全ファイルパスの例は、以下の通りです。
Linux端末でのファイルパスの例は、以下の通りです。
注意：ファイルが解析されない場合や、入力したパスが無効の場合は、以下のエラーメッセージが表示されます。
注意2：ファイルのアップロードにドラッグ&ドロップを使用する場合、最初のアップロード時にファイル名が消えるかもしれませんが、ステップ上でのアクションが実行されると、再び表示されます。
ファイルのアップロードに成功すると、入力フィールドをマッピングし、出力を指定するために、詳細な設定オプションが表示されます。表示される入力と出力フィールドは、モデルに応じて異なります。
最初にモデルに必要な入力カラム（列）を、取得されたファイル内の適切なカラム（列）とマッピングします。今回の例では、モデルは収入、年齢、性別を入力に必要としています。
注意：正確な結果を導くためには、正確なマッピングをしなくてはいけません。データフィールドは、モデル内のフィールドと同様の名前を持たない場合もあります。選択したフィールドが、モデルが予期するデータ型と一致していることを確認しなくてはいけません（不適切なマッピングがされた場合は、エラータブは各データ値にエラーを生成します。
注意2：すべての入力フイールドは必ずマッピングしなくてはならず、すべてが適切にマッピングされない限り、ステップは実行されません。
次に、どの出力結果を生成するか選択します。設定パネルには、モデルが生成するようにデザインされたすべての出力が表示されます。複数の出力を選択することができます（が、少なくともひとつの出力フィールドを選択しなくてはいけません）
注意：デフォルトターゲット出力フィールドは、モデルのデフォルト出力を含みます。PMMLファイルが明確に出力フィールドを指定していない場合は、デフォルトターゲットオプションのみを使用することができます。
入力と出力フィールドを適切に設定したら、保存をクリックします（注意：モデルを設定し、保存をクリックする前に、設定パネル以外場所をクリックすると、設定した内容は失われます）
設定を保存すると、モデルの結果とともに、データプレビューパネルにカラム（列）が表示されます。（注意：2つの出力フィールドを選択しているため、今回の例では2つの結果カラム（列）が表示されています）
さらなるデータ変換を行うこともできますし、結果をデータベースに保存することもできます。
PMML変換ステップの編集
PMMLファイルを、別のモデルを使用したものに置き換えるか、入力、または出力設定を変更することで、PMMLステップを編集することができます。しかし、これはデータ変換フローに影響を与えます。
多くの場合、フローはより複雑な構造を持ちますが、今回の例では、非常にシンプルな変換フローを表示しています。
上記の例に見られるように、区切られたファイルから入力値をマップし、出力を生成するように構成されたPMMLモデルが含まれています。これは続いて生成された予測された値を集約します。選択されたモデルは入力値に収入、年齢、性別が必要であり、いくつかの出力フィールドを持ちます。
入力フィールドを再設定することで、このステップを編集することができます（例えば、入力データが変更された場合）。この場合、新しいマッピングが有効である限り、ステップの実行は成功します。
または、設定パネルから別のPMMLファイルを読み込むことで、PMMLモデルを変更することができます（PMMLトランザクションステップが選択されていることを確認してください）
ステップ入力、出力フィールドは、新しいモデルに変更されます。
データを新しい入力フィールドへマッピングし（データ型が一致していることを確認しましょう）、生成する結果を選択します。
注意：前回のステップから取得されてるデータと、新しいモデルの要件が一致することを確認しましょう。一致しない場合は、データを変更しなくてはいけない可能性があります。
注意2：新しいモデルが、以前のモデルと同一の名前をもつフィールドで構成される場合は、自動的にマッピングされます。
保存ボタンをクリックします。
入力フィールドを正確に設定すると（データ型が一致）、モデルは、出力フィールドに基づく結果とともに新しいカラム（列）を生成します。（以前の結果に基づくカラム（列）を削除します）
しかし、フロー内の残りのステップを再度実行しなくてはいけません。実行ログには、残りのステップは未実行であると表示されます（下図の集約変換ステップを参照）
次のステップをクリックして、設定が正確であることを確認し（新しいフィールドが生成された場合、それらも設定しなくてはいけません）、適用をクリックします。
この手順をフロー内のすべてのステップで行います。