AzureMIを使ってSO件数を予測する・・をやってみる
https://www.cresco.co.jp/blog/entry/795/
Azure Machine Learningでナンバーズ予測（後編）
を参考に。

まず、
https://studio.azureml.net
に入る。Sgin in here

■データのアップロード
差分方式でのデータを準備したので、それを使う。
「Dataset」「from local file」へ。
（図１）
（図２）
（図３）complete
（図４）入りました！

■モデル作成、評価
Experimentsを追加する、左下「＋NEW」を押下。
タイトル編集「SO_件数予測_20170816」へ。

■学習データの配置
ドラッグ＆ドロップで。
（図５）
（図６）

■各モジュール配置
・アルゴリズム
今回は線形回帰を指定。他のアルゴリズムや自信で開発したものなどを指定できます。
“Machine Learning > Initialize Model > Regression > Liner Regression”

・モデル
アルゴリズムと学習データによって作られる予測モデルとなります。
“Machine Learning > Train > Train Model”

・データ選択モジュール
登録したデータから予測に使用するカラムを指定します。
“Data Trasformation > Manipulation > Select Columns in Dataset”

・データ分割モジュール
登録したデータを学習用、評価用に分割します。
“Data Trasformation > Sample and split > Split Data”

・スコアモジュール
予測した値の確認、評価を行います。
“Machine Learning > Score > Score Model”

習って配置・・・・
（図７）

■結線とカラム選定
まず、IPVoice_new、collabo_new、IPVoice_new_d、collabo_new_Dを選択し予測をしてみる

Splitの設定、80%を学習データとする

Train Modelでは、IPVoice_new_dの差分を予測する。
選定は１項目しかできない。

■モデル実行
Runで実行。緑のチェックが付く。

「Score Model」でVisualizationを見る。
まあまあかな。。。
（図８）

■Webサービスとして準備
「input」「output」をドラッグ＆ドロップ。
（図９）

「Score Model」 に配置、結線。
（図１０）

「Run」実行。
次に更に
”Train Model”を選択してから”Predictive Web Service[Recommended]”を実行。
（勝手に動く、結線も動く）

ので、再度、結線しなおし。
（図１１）

Select Columnsから、「IPVoice_new_d」は削除（用済み。。て事？？）

■Webサービスの公開
「Run」実行後、「Deploy Web Service」
更にボタンを押す
（図１２）

https://services.azureml.net/subscriptions/9a54705d-f1b3-482b-aea5-b2e4d065a9c8/resourceGroups/20170815_rsgroup_1/providers/Microsoft.MachineLearning/webServices/SO20170816Predic.2017.8.16.SO_prospect1/

「test」をクリック
（図１３）

「1000」を入力してみる。
結果は・・・・
「438.483874360301」・・・と。
つまり438件多い・・・？

「５００」を入力してみる。
結果は・・・・
「-106.291624502971」・・・と。
つまり106件足らず・・・？

IPVoice_new
「598」で
Scored Labels
「0.484373274230393」
だいたいこの数字なのか？？？？

https://services.azureml.net/subscriptions/9a54705d-f1b3-482b-aea5-b2e4d065a9c8/resourceGroups/20170815_rsgroup_1/providers/Microsoft.MachineLearning/webServices/SO20170816Predic.2017.8.16.SO_prospect1/test

以上

＜以下、画像・・・＞