サンプル・プロジェクトには、いくつかのデータ・セットとモデラー・フローのサンプルが含まれています。 サンプル・プロジェクトをまだお持ちでない場合は、チュートリアル・トピックを参照してサンプル・プロジェクトを作成してください。 次に、以下の手順でサンプルプロジェクトを開きます：

1. watsonx」で、ナビゲーションメニュー「」から「プロジェクト」＞「すべてのプロジェクトを表示」を選択する。
2. SPSS ModelerProjectをクリックします。
3. アセット」タブをクリックすると、データセットとモデラーフローが表示されます。

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次の図は、プロジェクトのAssetsタブを示しています。 これで、このチュートリアルに関連するサンプルモデラーフローで作業する準備ができました。

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入力データ文字列の長さを減らすには、いくつかのノードを含む。 以下の手順に従って、「Data AssetandType」ノードを調べます：

1. Assetsタブで、Reducing Input Data String Lengthモデラーフローを開き、キャンバスがロードされるのを待つ。
2. drug_long_name.csvノードをダブルクリックします。 このノードは、プロジェクト内のdrug_long_name.csvファイルを指すData Assetノードです。
3. ファイル形式のプロパティを確認します。
4. オプション：完全なデータセットを表示するには、データのプレビューをクリックします。
5. Data Assetノードの後にあるTypeノードをダブルクリックする。 このノードは、測定レベル（フィールドが含むデータのタイプ）などのフィールド・プロパティや、モデリングにおけるターゲットまたは入力としての各フィールドの役割を指定する。 測定の尺度は、フィールドのデータの種類を示すカテゴリーです。 ソース・データ・ファイルは3つの異なる測定レベルを使用する：
   • 連続フィールド（'Ageフィールドなど）は連続した数値を含む。
   • Drugフィールドのような）ノミナルフィールドは、2つ以上の明確な値を持つ；この場合、'drugAまたは'drugB。
   • A フラッグ field (such as the Sex field) describes data with multiple distinct values that have an inherent order; in this case, F, and M.

   

   各フィールドについて、Typeノードは、各フィールドがモデリングで果たす役割を示す役割も指定する。 The 役割 is set to ターゲット for the field Cholesterol_long, which is the field that indicates whether a customer has Normal or High level of cholesterol. ターゲットは、値を予測したいフィールドである。

   他のフィールドの役割は Inputに設定されている。 入力フィールドは、予測フィールドと呼ばれる場合があります。モデル作成アルゴリズムは、このフィールドの値を使用して対象フィールドの値を予測します。

6. オプション：フィルタリングされたデータセットを表示するには、データのプレビューをクリックします。

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次の図はTypeノードを示している。 これでロジスティック・ノードを表示する準備ができました。

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このタスクでは、モデルを実行してエラーを発見します。以下の手順に従って、エラーを回避するために値を再分類してください：

1. パレットのModelingセクションから、Logisticノードをキャンバス上にドラッグし、Data Assetノードの後にある既存のTypeノードに接続します。
2. Cholesterol_longノードをダブルクリックしてプロパティを見る。
3. デフォルトの多項式ではなく）二項式を選択する。
   • 二項モデルは、対象フィールドが2つの離散値を持つフラグフィールドまたはノミナルフィールドである場合に使用される。
   • 多項モデルは、対象フィールドが2つ以上の値を持つ名義フィールドである場合に使用される。
4. 保存 をクリックします。
5. Cholesterol_longノードにカーソルを合わせ、実行アイコン「」をクリックする。 「Cholesterol_long」文字列値が長すぎることを警告するエラー・メッセージが表示されます。 この問題を解決するために、Reclassifyノードを使用して値を変換することができます。 Reclassifyノードは、カテゴリを折りたたんだり、分析のためにデータを再グループ化するのに便利です。

   

6. Cholesterol (Reclassify)ノードをダブルクリックして、そのプロパティを見る。 Reclassifyフィールドは'Cholesterol_longに設定され、新しいフィールド名は'Cholesterolである。
7. 値を取得]をクリックし、[自動的に再分類]セクションを展開します。 Cholesterol_long値を元の値の列に追加する。
8. 新しい値の欄に、元のコレステロールの高値には「High、元のコレステロールの正常値には「Normal」と入力する。 これらの設定は、エラーメッセージを避けるために値を短くします。

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次の図はReclassifyノードを示しています。 これでFilterノードをチェックする準備ができました。

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フィルター・ノードを確認するには、以下の手順に従ってください：

1. Filterノードをダブルクリックしてプロパティを表示します。
2. このノードが「Cholesterol_longフィールドをフィルタリングしていることに注目してほしい。

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次の図はFilterノードを示している。 これでターゲットを定義する準備ができた。

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Typeノードでフィールドのプロパティを指定できます。 以下の手順に従って、Typeノードでターゲットを定義する：

1. Filter」ノードの後にある「Type」ノードをダブルクリックして、そのプロパティを表示します。
2. データ・ソースから値を読み取り、フィールドの測定タイプを設定するには、Read valuesをクリックします。 Roleは、フィールドが機械学習プロセスのInput（予測フィールド）であるかTarget（予測フィールド）であるかをモデリング・ノードに指示する。 トレーニング、テスト、検証のためにレコードを別々のサンプルに分割するために使用されるフィールドを示すPartitionとともに、Bothと Noneも利用可能なロールである。 値の分割は、フィールドの取り得る値ごとに別々のモデルを構築することを指定する。
3. Cholesterolフィールドでは、役割をTargetに設定する。
4. 保存 をクリックします。

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次の図はTypeノードを示している。 これでモデルを生成する準備が整いました。

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モデル出力を表形式で表示するには、以下の手順に従ってください：

1. コレステロール（ロジスティック）ノードにカーソルを合わせ、実行アイコン「」をクリックする。
2. パレットのOutputsセクションから、Tableノードをキャンバス上にドラッグし、モデル・ナゲットに接続します。
3. コレステロールモデルに接続されているテーブルノードにカーソルを合わせ、実行アイコン「」をクリックする。
4. 出力とモデル]ペインで、[テーブル]という名前の出力結果をクリックして、テーブル出力を表示します。

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次の画像はモデル出力を示している。

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