Azureにはオンラインで利用できる機械学習Machine Learning（Azure ML）が提供されており、様々なパーツをドラッグ＆ドロップするだけで簡単に機械学習を使うことが出来ます。
今回は前回の続きとして、Rを使って一分のデータを増やします。
今回のサンプルデータは以下のURLにあるように21カラム目の信用リスクか2（高い）場合、投資リスクが5倍になるという前提があるため、該当するデータを5倍に増やします。
事前準備
・ Microsoft Azure Machine Learningのアカウント
・ ブラウザ
必要スキル
・ 特になし
- 前回の続きで以下の画面が表示されている状態です。
- モデルからSplitとExecure R Scriptをキャンバスに追加します。
- Metadata EditorとSplitを接続し、Splitのプロパティの分割する比率を0.5⇒0.7に変更します。
ここで設定した値の分だけランダムで左側に割り振られます。
- 続いてSplit下部左とExecute R Scriptの上部左を接続します。
- Execute R Scriptのプロパティを編集します。
スクリプトが折りたたまれているのでクリックすると広がるので、そこで編集します。
以下がカラム21の信用リスクが2（高い）時にデータを5倍に増やすスクリプトです。
dataset1 <- maml.mapInputPort(1)
data.set<-dataset1[dataset1[,21]==1,]
pos<-dataset1[dataset1[,21]==2,]
for (i in 1:5) data.set<-rbind(data.set,pos)
maml.mapOutputPort("data.set")
- Splitの右下にも同様に接続するので、Execure R Scriptをコピー＆ペーストし、接続を修正します。
なおコネクタを修正するには
・既存の線を右クリックで削除する方法
・新しい線を引くこと
のいずれでも修正されます。
次回は取り込んだデータを機械学習に取り込んで行きます。
お楽しみに！
