7. INTRODUCTION TO JUBAKIT
サンプルコード (CSV ファイルから異常検知)
dataset = Dataset(CSVLoader(“dataset.csv”))
service = Anomaly.run(Config())
for result in service.add(dataset):
print(result)
Jubakit の設計コンセプト
シンプルなコードで動く: よく使う設定がデフォルト値として設定済み
空気を読む: データ型の⾃動推定を⾏う
⾼いカスタマイズ性: 細かい条件を指定することも可能
8. INTRODUCTION TO JUBAKIT
サンプルコード (CSV ファイルから異常検知)
dataset = Dataset(CSVLoader(“dataset.csv”))
service = Anomaly.run(Config())
for result in service.add(dataset):
print(result)
CSV ファイルからデータセットを定義する
データの型は⾃動推定
(⼿動で指定することも可能)
9. INTRODUCTION TO JUBAKIT
サンプルコード (CSV ファイルから異常検知)
dataset = Dataset(CSVLoader(“dataset.csv”))
service = Anomaly.run(Config())
for result in service.add(dataset):
print(result)
異常検知エンジンを起動
ハイパーパラメタは⾃動設定
(⼿動で指定することも可能)
10. INTRODUCTION TO JUBAKIT
サンプルコード (CSV ファイルから異常検知)
dataset = Dataset(CSVLoader(“dataset.csv”))
service = Anomaly.run(Config())
for result in service.add(dataset):
print(result)
各レコードの異常度スコアを
算出して表⽰
15. INTRODUCTION TO JUBAKIT
Schema - スキーマの定義例
schema = Schema({
‘Category’: Schema.LABEL,
‘Title’: Schema.STRING,
‘Year’: Schema.NUMBER
}, Schema.IGNORE)
Category Title Year Country Director
SF スターウォーズ Ep1 1999 USA G. Lucas
アニメ 千と千尋の神隠し 2001 Japan H. Miyazaki
ロマンス タイタニック 1997 USA J. Cameron
SF ターミネーター 1991 USA J. Cameron
… … … … …
分類ラベル ⽂字列データ 数値データ 無視 無視
例: 映画データベース
フォールバック型
(明⽰的に指定されなかった
すべてのデータ項⽬に対する定義)