Pythonスクリプトへのモデルエクスポート

モデルをPythonにエクスポートすると、出力ごとに*.pyファイルが1つずつ、さらにセルの例を含むファイルModelEvaluationExample.pyが生成されます。エクスポートのタイプに応じて、他のファイルも生成されます。

PythonスクリプトはASCMOのコードを使用しないため、使用する際にASCMOがインストールされている必要はありません。

モデル出力の名前がY1の場合、predict_Y1.pyというPythonスクリプトと、predict.matというMATファイル、さらにModelEvaluationExample.pyというファイルが作成されます。

モデル予測以外に以下のような出力値を使用する場合は、Pythonクラスへのエクスポートが必要になります。

• モデル予測のシグマ（標準偏差）
• モデル予測の勾配
• シグマの勾配
• モデルの有効性（モデルの有効範囲）

勾配は、勾配オプティマイザをモデルと共に使用するような場合に必要となります。

Model Prediction, Gradient, Hessian, Sigma, Sigma Gradient, and Validity タイプでモデルをエクスポートすると、大きな行列が必要となるため、エクスポートされるMATファイルが非常に大きくなる可能性があります。

Y1という名前のモデル出力については、predict_Y1.mというスクリプトとpredict_Y1.matというファイルが作成されます。

1
2
3
4
5
from numpy import array, NANimport scipy.io
from predict_Y1 import *
xtest = array ([[0.3, 7.5, 100, 66.1]])
M = predict_Y1()
[Y] = M.modelval(xtest)

1
2
3
4
5
6
from numpy import array, NAN
import scipy.io
from predict_Y1 import *
xtest = array ([[0.3, 7.5, 100, 66.1]])
M = predict_Y1()
[Y, Ygrad, Yhessian, Ystd1, Ystd2, Ystd1_grad, Ystd2_grad, YstdGradNoBoxCoxTrans, Validity] =  M.modelval_ygrad_std(xtest)