ビジュアライゼーション数式での Azure ML 接続の使用
ビジュアライゼーション数式で分析接続を使用できます。数式で分析接続を使用する場合の構文は、サーバーサイド拡張構文に従う必要があります。
データは、ユーザーからの入力に基づいて動的に変更される場合にのみ、ビジュアライゼーション数式で処理する必要があります。テキスト分析用のテキストはデータ モデルからのもので、常に同じである場合は、テキスト分析をロード スクリプトで計算し、データ モデルにキャッシュすることをお勧めします。
使用例がユーザー入力に基づくものである場合は、チャートの数式で分析接続および対応するサーバーサイド拡張構文を使用して、モデルのエンドポイントから受信したデータを視覚化するインタラクティブ チャートを作成できます。
情報メモチャートの数式で Azure ML を使用する場合、Azure が正しい文字列/数値形式でフィールドを処理する必要があるため、フィールドのデータ型を指定することが重要です。チャートの数式でのサーバーサイド拡張の制限は、データ型がロード スクリプト内で自動的に処理されないことです。
次の手順を実行します。
-
ビジュアライゼーションを編集する際は、 [
] をクリックして数式エディタに入ります。 -
数式エディタでは、数式項目に数式を入力します。数式は、サーバーサイド拡張構文を使用して作成する必要があります。
情報メモデータサイズおよび呼び出される機械学習エンドポイントによっては、計算のためにデータが Azure サービスに送受信されるため、分析接続を含むチャートの応答性が影響を受ける場合があります。
例
ここでは、銀行の顧客の解約率予測を行う外部モデルへのコールの例を紹介します。
sum(aggr(endpoints.ScriptEvalEx('SNNNNNNNNNNSSNNSNNNNNSSSSSNSNNSS','{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"$(vConnectionName)"}}',
id_loan,
CurrentBalance,
loan_age,
delq_sts,
Margin,
countLatePayment,
RefinanceRateRelativity,
RealGDP,
ChangeUnemploymentRate,
CurrentLCV,
fico,
flag_fthb,
cd_msa,
mi_pct,
cnt_units,
occpy_sts,
cltv,
dti,
orig_upb,
ltv,
int_rt + vInterestRateShift as int_rt,
channel,
ppmt_pnlty,
prod_type,
st,
prop_type,
zipcode,
loan_purpose,
orig_loan_term,
cnt_borr,
flag_sc,
customerFeedback
),id_loan))