REST APIを使用して、Prediction Oneも予測モデルのできます。以下の一連のAPIによって実行します。

1. Get API Key API：API KEYを取得
2. Train Data Upload API：データをアップロード
3. Train Data Set Info: 学習用データセットの情報を取得
4. Create Model API：学習の実行
5. Status Check API：学習の状態確認と、学習後の結果ファイルダウンロードURLの取得

Train Data Set Info API

学習用のデータをアップロードするURLを取得します。

URL

https://developer-api.predictionone.sony.biz/v1/external/data-sets/column-info

HTTPメソッドは、GETです。

Request

header

path parameter

ありません。

query parameter

body

ありません。

Response

body

以下のフォーマットです。

{
  "raw_column_names": [str],
  "raw_training_data": [{
    "row_data": str
  }],
  "training_data_columns": [{
    "column_id": int,
    "name": str,
    "initial_data_type": int,
    "available_data_types": [
      int
    ],
    "unique_count": int,
    "data_count": int,
    "missing_count": int,
    "cor_score": Or(float, None),
    "classify_value": [Or(
      Optional({
        "name": str,
        "value": int
      }), None)
    ],
    "numerical_value": [Or(
      Optional({
        "max_value": float,
        "min_value": float,
        'avg_value': float,
        'median_value': float
      }), None)
    ],
    Optional("range_pick_info"): Or({
      Optional("numeric"): Or({
        "max_val": float,
        "min_val": float,
        "initial_threshold": float
      }, None),
      Optional("date"):  Or({
        "max_epoc_sec": int,
        "min_epoc_sec": int,
        "initial_threshold_epoc_sec": int,
        "time_unit_id": int
      }, None)
    }, None)
  }],
  "useless_column_list": [Or(str, None)],
  "trainingdata_row_count": int
}

error message

実行例 1

Train Data Set Info APIのpythonによる実行例が以下となります。

import requests

api_url = 'https://developer-api.predictionone.sony.biz/v1/external/data-sets/column-info'
api_key = 'YOUR_API_KEY'
# Train Data Upload API実行時に取得したexternal_process_id
external_process_id = 'YOUR_EXTERNAL_PROCESS_ID'

headers = {'x-api-key': api_key}

# request
params = {'external_process_id': external_process_id}

response = requests.get(api_url, params=params, headers=headers)
response_json = response.json()

実行例 2

Train Data Set Info APIのコマンドプロンプトからcurlコマンドによる実行例が以下となります。

1. コマンドプロンプトを立ち上げる

2. external_process_idを記載したファイルを保存(params.txtとする)

3. リクエストする
$ curl -o "response.json" -H "x-api-key:{Get API Key APIから取得したAPI KEY}" -X GET -G https://developer-api.predictionone.sony.biz/v1/external/data-sets/column-info --data-urlencode filename@"{2.のファイルのフルパス}"
ex) $ curl -o "response.json" -H "x-api-key:xxxx-xxx-xxx-xxxx" -X GET https://developer-api.predictionone.sony.biz/v1/external/data-sets/column-info --data-urlencode filename@params.txt

4. response.jsonを確認しカラム情報