MLモデルのインポート

完全にトレーニングされたMLモデルをPlanningアプリケーションにインポートして、ビジネス・ユーザーが使用できるように準備します。

前提条件: MLモデルをインポートする前に、データ・サイエンス・チームはMLモデルを構築、トレーニングし、PMMLファイルとして保存する必要があります。

MLモデルをPlanningアプリケーションにインポートするには:

1. ホーム・ページで、「IPM」をクリックし、「MLモデル」をクリックします。
2. 「インポート」をクリックし、PMMLファイルをドラッグ・アンド・ドロップするか、参照して選択します。

   モデルのインポート・ページには、ターゲット列(MLモデルを使用してプレディクトされる変数)やトレーニング日など、PMMLファイルに関する情報が表示されます。

3. モデルの名前と説明を入力し、「次」をクリックします。
4. ルールの生成ページで、フォームまたはダッシュボードに関連付けるGroovyルールを生成する情報を入力します:

   「モデル・マッピング」で、MLモデルを使用するキューブを選択し、各ディメンションからメンバーまたはメンバーのセットを選択して、MLモデルを使用するデータのスコープを定義します。

5. 「入力」および「出力」をキューブの適切なディメンションおよびメンバーにマップし、「次」をクリックします。

   「入力」セクションおよび「出力」セクションには、入力機能(プレディクションの作成に使用される機能/列)およびターゲット機能(プレディクトされると予想される列)のリストが含まれています。Planningは、PMMLファイルを分析して、入力と出力のリストを生成します。

   入力機能は、ドライバと同様に、システムへの入力として機能する独立変数です。プレディクションを作成する場合、モデルは入力機能を使用して出力をプレディクトします。このステップでは、MLモデルからの入力をPlanningキューブの出力にマップします。「入力」には、MLモデルからデータをどのように抽出するかを記述します。「出力」では、プレディクトするターゲット・メジャー、およびPlanningアプリケーションのプレディクト値をどこに貼り付けるかを定義します。

   たとえば、製品、価格および業界ボリューム(入力機能)を使用して、ボリューム(出力)をプレディクトできます。

   • 「入力」領域で、入力機能ごとに「入力タイプ」を選択し、「セルの値」または「メンバー」を選択した場合は、マップするPlanningアプリケーションのメンバーまたはディメンションを選択します。入力タイプは次のとおりです:

     • プロンプト: Planningに、MLモデルからこの入力値にマップするメンバーまたはディメンションがない場合、プレディクションが行われるときに、値の推定を入力するように要求されます。
     • セルの値: 入力機能をPlanningキューブの1つ以上のディメンション・メンバーにマップします。たとえば、Priceという入力機能をPlanningアプリケーションのPriceという勘定科目メンバーにマップします。
     • メンバー: 入力機能をPlanningキューブの1つのディメンションにマップします。たとえば、Productという入力機能をPlanningアプリケーションの製品ディメンションにマップします。

   • 「出力」領域で、「入力タイプ」を選択し、「セルの値」または「メンバー」を選択した場合は、プレディクション結果を格納する、マップするPlanningアプリケーションのメンバーまたはディメンションを選択します。

6. モデルの分析で、MLモデルを確認し、「次」をクリックします。

   このステップでは、MLX (機械学習の説明可能性)を表し、MLモデルに関する追加情報を抽出します。たとえば、回帰係数を確認して、出力のプレディクトに主要な入力機能の相対的な影響がどのように使用されているかを確認します。棒の高さは、入力機能における1ユニット増加のターゲット変数に対する増分効果を表します。

7. モデルのテストで、サンプル値のセットのプレディクションを生成することにより、MLモデルをテストします。入力ごとに、サンプル入力値を入力し、「プレディクト」をクリックします。
8. プレディクトされた出力値を確認し、「保存して閉じる」をクリックします。
9. 「はい」をクリックして、Groovyルールの作成を確認します。

MLモデル定義ごとに2つのGroovyルールが生成されます:

• ML_MLModelName_Form: このルールを使用して、フォームまたはダッシュボードに関連付けます。これにより、ユーザーはオンデマンドでプレディクションを作成することができます。
• ML_MLModelName: このルールを使用して、一括処理用のスケジュール済ジョブで大規模なプレディクションを生成します。

生成されたルールは、Calculation Managerで確認できます。Groovyルールは、PMMLファイルの名前と場所、および定義したマッピングに基づいて入力と出力を定義します。これらの生成されたGroovyルールの使用方法の詳細は、プランナへのMLモデルのデプロイを参照してください。