はじめに

前回はAI Builderの物体検出モデルをPowerAppsで使ってみました。
今回は公式が公開しているデータセットを用いて、銀行の顧客のローンが通るかどうかを予測するモデルを作成しましょう。

データのアップロード

ここからダウンロードしてきたデータをAI Builderで利用できるようにアップロードします。
あらかじめ、テスト用に上から10人分のデータは抜いておきます。

1. 「データ」>「エンティティ」>「データを取得」を選択

2. 「テキスト/CSV」を選択

3. aib_personalbankloan.csvをアップロード

4. クエリは特に編集せずに「次へ」

5. 以下のようにエンティティをマッピング

6. 「手動で更新」を選択して「作成」

モデルの作成

いよいよ、モデルの作成をしていきます。

1. 「AI Builder」>「ビルド」を開き、「二項分類」を選択

2. モデル名を入力し、作成（名前が被っていたら適宜変えてください）

3. 過去の実績を以下のように選択

4. 予測の内容に影響するフィールドをExcelに載っていたものすべてにして「次へ」

5. 「電車（trainの誤訳）」をクリック

データサイズが大きくないので3分くらいで終わるはずです。

6. 作成したモデルを開き、パフォーマンスを確認する

トレーニングレポートが作成されていたので確認します。

一応リトレインしておきましょう。

リトレインしてもトレーニングレポートが変わりませんでした・・・。エラーではなく、警告なので大丈夫でしょうということで、公開してモデルをPowerAppsで使えるようにしておきます。

おわりに

公式が公開しているデータセットを用いて、銀行の顧客のローンが通るかどうかを予測するモデルを作成しました。
物体検出モデルなどのようにクイックテストができないので、うまくいっているか不安ですが、次回からPowerAppsでアプリを作成していきたいと思います。