Prediction One は GUI ツールですが、一部の機能はコマンドライン機能を利用することで、GUI を使わずに実行することが可能です。

学習 (learn) コマンド仕様

学習データから予測モデルを生成するコマンドです。

PredictionOneCmd.exe learn [-md model_dir_path] [-od output_dir_path] [-lf learning_data_file_path] [-tc target_column_name] [-tt task_type] (-tv target_value) (-ef evaluation_data_file_path) (-ci column_info_file_path) (-cv cross_validation_k_fold) (-im imbalanced_data_flag) (-tsm time_series_forecast_model_flag) (-tsu time_series_forecast_time_unit) (-tsc time_series_forecast_time_column_name) (-tsi time_series_forecast_time_unit_interval) (- tsf time_series_forecast_from) (-tst time_series_forecast_to) (-tsa time_series_forecast_analysis_flag) (-tsin time_series_forecast_other_column_flag) (-tsine time_series_forecast_other_column_exception)

学習 (learn) 時にアウトプットディレクトリに出力されるファイルについて

• metrics.csv：評価データに対する評価結果。評価指標名と評価値。
• analysis_summary.csv：評価データに対する項目の寄与度。
• evaluation_raw_data.csv：評価用データに対する予測結果ファイル。

コマンド実行例

コマンドの例 (二値分類)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" learn -md %Temp%\model -od %Temp%\output -lf "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\二値分類_故障予測.csv" -tc 状態(予測対象) -tt binary_classification -tv 故障

コマンドの例 (数値予測：時系列予測モード)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" learn -md %Temp%\model_ts -od %Temp%\output_ts -lf "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\数値予測_需要予測.csv" -tc 出荷数(予測対象) -tt regression -tsm true -tsc 日付 -tsf 1 -tst 180

予測 (predict) コマンド仕様

予測モデルを予測データに適用し、予測結果を生成するコマンドです。

PredictionOneCmd.exe predict [-md model_dir_path] [-od output_dir_path] [-pf prediction_data_file_path] (-ar add_reason_flag) (-ad add_prediction_data_flag) (-nc no_classification_result_flag) (-nr no_row_number_flag) (-th threshold_for_classification_result)

予測 (predict) 時にアウトプットディレクトリに出力されるファイルについて

• prediction_valid.csv：正常に予測された行の行番号と予測結果。
• prediction_analysis.csv：正常に予測された行の行番号と予測結果と予測理由。
• prediction_skip.csv：予測がスキップされた行の行番号。(列数が異なるなど)
• prediction_invalid.csv ：予測に失敗した行の行番号。(モデルとの不整合など)

コマンド実行例

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" predict -md %Temp%\model -od %Temp%\output -pf "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\二値分類_故障予測（予測用）.csv"

項目情報生成(mkcolinfo)コマンド仕様

学習時に利用する項目情報ファイルを自動生成するコマンドです。自分で項目情報ファイルを生成 する際は実行する必要はありません。

PredictionOneCmd.exe mkcolinfo [-lf learning_data_file_path] [-ci column_info_output_file_path] (-tc target_column_name)

コマンド実行例

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" mkcolinfo -lf "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\二値分類_故障予測.csv" -ci %Temp%\column_info.csv -tc 状態(予測対象)

モデル更新の学習 (mu_learn) コマンド仕様

前回の学習済みモデルを更新して最新のモデルを作成します。 前回の学習済みモデル、最新の予測モデル作成(学習)用データ、評価用データを入力して 最新の学習済みモデルと精度の比較結果を生成できます。

PredictionOneCmd.exe mu_learn [-md model_dir_path] [-od output_dir_path] [-lf learning_data_file_path] [-ef_type evaluation_type] (-ef evaluation_data_file_path) (-ef_auto_col column_name_for_data_split) (-ef_auto_thres threshold_for_data_split) (-ef_auto_thres_dt datetime_threshold_for_data_split) (-ef_auto_op operator_string_for_data_split) (-olm old_model_file_path) (-olf old_learning_data_file_path) (-oef old_evaluation_data_file_path) (-omd old_model_dir_path) (-use_olf use_old_learning_file) (-use_oef use_old_evaluation_file) (-er save_evaluation_results) (-rf_out save_result_files) (-ci column_info_file_path) (-pk primary_key)

モデル更新 (mu_learn) 時にアウトプットディレクトリに出力されるファイルについて

• analysis_summary.csv：今回のモデルの評価用データに対する項目の寄与度。
• analysis_summary_previous_model.csv：前回のモデルの評価用データに対する項目の寄与度。
• confusion_matrix.csv：今回のモデルの混同行列。
• confusion_matrix_previous_model.csv：前回のモデルの混同行列。
• evaluation_raw_data.csv：今回のモデルと前回のモデルの評価用データに対する予測結果ファイル。
• metrics.csv：今回のモデルの評価用データに対する評価結果。評価指標名と評価値。
• metrics_comparison.csv：今回のモデルと前回のモデルの評価用データに対する評価指標と評価値。
• evaluation_results_comparison.csv：前回と今回のモデルの予測結果の傾向の比較。
• model_update_all.csv：今回のモデルの作成に用いた予測モデル作成(学習)用データと評価用データを結合した全ファイル(rf_out 指定時かつ項目で条件を指定時に出力される)。
• model_update_learn.csv：今回のモデルの作成に用いた予測モデル作成(学習)用データ(rf_out 指定時に出力される)。
• model_update_eval.csv：今回のモデルの作成に用いた評価用データ(rf_out 指定時に出力される)。

コマンド実行例

コマンドの例 (二値分類)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" learn -md %Temp%\model -od %Temp%\output -lf "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\モデル更新_プレミアムサービス購入.csv" -tc プレミアムサービス(予測対象) -tt binary_classification -tv 購入あり
"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" mu_learn -md %Temp%\mu_model -od %Temp%\mu_output -lf "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\モデル更新_最新_プレミアムサービス購入.csv" -ef_type file -olm %Temp%\model\LearningModel.dat -ef "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\モデル更新_最新_プレミアムサービス購入（評価用）.csv"

項目情報生成(mu_mkcolinfo)コマンド仕様

モデル更新用の項目情報ファイルを自動生成するコマンドです。 学習済みのモデル、最新の予測モデル作成(学習)用データを入力することで モデル更新後の項目情報ファイルを自動生成できます。

PredictionOneCmd.exe mu_mkcolinfo [-lf learning_data_file_path] [-ci column_info_output_file_path] (-olm old_model_file_path) (-olf old_learning_data_file_path) (-omd old_model_dir_path)

コマンド実行例

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" mu_mkcolinfo -lf "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\モデル更新_最新_プレミアムサービス購入.csv" -ci %Temp%\column_info.csv -olm %Temp%\model\LearningModel.dat -olf "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\モデル更新_プレミアムサービス購入.csv"

予測結果の比較 (compare_predict) コマンド仕様

予測に用いるモデルと、比較対象のモデルを用いてそれぞれの予測結果を出力するコマンドです。 予測に用いるモデル、比較対象のモデル、予測用データを入力して 予測結果を出力します。

PredictionOneCmd.exe compare_predict [-md model_dir_path] [-od output_dir_path] [-pf prediction_data_file_path] (-olm old_model_file_path) (-omd old_model_dir_path) (-ar add_reason_flag) (-ad add_prediction_data_flag) (-nc no_classification_result_flag) (-pc primary_column) (-nr no_row_number_flag) (-th threshold)

予測結果の比較 (compare_predict) 時にアウトプットディレクトリに出力されるファイルについて

• prediction_valid.csv：正常に予測された行の行番号と予測結果。
• prediction_analysis.csv：正常に予測された行の行番号と予測結果と予測理由。
• prediction_skip.csv：予測がスキップされた行の行番号。(列数が異なるなど)
• prediction_invalid.csv ：予測に失敗した行の行番号。(モデルとの不整合など)

コマンド実行例

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" compare_predict -md %Temp%\mu_model -od %Temp%\output_pred -pf "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\モデル更新_最新_プレミアムサービス購入（予測用）.csv" -olm %Temp%\model\LearningModel.dat

評価結果の比較 (compare_eval) コマンド仕様

学習済みのモデルと比較対象のモデルそれぞれで評価結果を出力するコマンドです。 学習済みのモデル、比較対象のモデル、評価用データを入力して 評価結果を出力します。 作成済みの２つの予測モデルを評価データを用いて比較するコマンドです。

PredictionOneCmd.exe compare_eval [-md model_dir_path] [-od output_dir_path] [-ef prediction_data_file_path] (-olm old_model_file_path) (-omd old_model_dir_path) (-er save_evaluation_results)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" compare_eval -md %Temp%\mu_model -od %Temp%\output_eval -ef "%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\ja-JP\doc\sample_dataset\モデル更新_最新_プレミアムサービス購入（評価用）.csv" -olm %Temp%\model\LearningModel.dat

ライセンス(license)コマンド仕様

ラインセス管理を行うコマンドです。ライセンスの登録や解除など、複数のオペレーションがあります。

PredictionOneCmd.exe license [-op <operation>] (-proxy <hostURL|mode>) (-pu <username>) (-pp <passwd>)

コマンド実行例

コマンドの例 1 (インターネット接続ありでライセンス登録)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" license -op network_install -eid abcdef01-2345-6789-abcd-ef0123456789

コマンドの例 2 (インターネット接続ありでライセンス解除)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" license -op network_revoke

コマンドの例 3 (インターネット接続ありでライセンス更新)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" license -op network_update

コマンドの例 4 (インターネット接続なしで PC 識別ファイル生成)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" license -op footprint -file %Temp%\PC識別ファイル.txt

コマンドの例 5 (インターネット接続なしでライセンスファイル登録)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" license -op install -file %Temp%\ライセンスファイル.txt

コマンドの例 6 (インターネット接続なしでライセンス解除ファイル入力＋ライセンス解除＋ライセンス解除完了ファイル出力)

"%ProgramFiles%\Sony\Prediction One\PredictionOneCmd.exe" license -op revoke -ticket %Temp%\ライセンス解除ファイル.txt -proof %Temp%\ライセンス解除完了ファイル.txt