tsunaki00/keras

誰でも簡単にデータ分析ができるモジュール

auto_analyzer.py

• コマンドラインでデータセットのファイル名などと共に呼び出すことで、自動で分析を始めて完成したモデルを保存します。
• 保存したモデルを使って予測を行い、結果を別のファイルに出力します。
• 自動でバッチサイズ、エポック、ニューロン数、レイヤー数、ラーニングレートを変えてチューニングします。

auto_analyzer_rand.py

パラメタの組み合わせを総当りでなくランダムで学習します。学習に時間がかかりすぎる場合にお試しください。

準備するもの

• 1行目にヘッダーを付けたデータセット

・ CSV形式を推奨

・ 欠損値がある行は自動で除外されます

・ 外れ値は修正しておいてください

・ 予測データのカテゴリ値の種類は、学習時と同じ数だけ入れてください

• auto_analyzer.pyとデータセットを同じディレクトリに設置
• 格納ディレクトリに書き込み権限を付与

使い方

1.コマンドラインを開く

2.データセットと本コードが格納されているディレクトリへ移動

3.「python auto_analyzer.py + パラメタ値」で呼び出す

呼び出し例

python auto_analyzer.py --mode create --input_file xxx.csv --method regression --model_file test --definition str,int,int

パラメタ説明

--mode（必須）

create：新しくモデルを作成する

predict：作ったモデルで予測する

--input_file（必須）

データセットの入ったファイル名を入れる

--method（必須）

binary：二値分類

multiple：多値分類

regression：回帰

--output_file（非必須）

予測時に結果を格納するファイル名を入れる

--model_file（非必須）

モデルを保存/読み込む際に参照

--definition（非必須）

データ型が自動認識で問題がある場合に入力してください。 全カラム分のデータ型を[str, int, float]の中から選び、「,」カンマ区切りで入れてください。

動作環境

• python 3.5.0

• keras 2.0.3