Amazon Machine Learningのモデル作成から評価、データ予測を行うまでのPHPスクリプト

AML-PHP-Script.php

<?php
require_once("vendor/autoload.php");

Use Aws\MachineLearning\MachineLearningClient;

$hash_value = mt_rand();
$client = MachineLearningClient::factory(array('version'=>'2014-12-12','region'=>'us-east-1'));


//訓練データ定義
$ds_train = array(
    'DataSourceId' => 'ds-train-' . $hash_value,
    'DataSourceName' => 'ds-train',
    'DataSpec' => array(
        'DataLocationS3' => 's3://<データソースのロケーション>',
        'DataSchemaLocationS3' => 's3://<スキーマ定義データのロケーション>',
        'DataRearrangement' => '{"randomSeed":"'.$hash_value.'", "splitting":{"percentBegin":0,"percentEnd":70}}',
    ),
    'ComputeStatistics' => true
);

//評価データ定義
$ds_eval = array(
    'DataSourceId' => 'ds-eval-' . $hash_value,
    'DataSourceName' => 'ds-eval',
    'DataSpec' => array(
        'DataLocationS3' => 's3://<データソースのロケーション>',
        'DataSchemaLocationS3' => 's3://<スキーマ定義データのロケーション>',
        'DataRearrangement' => '{"randomSeed":"'.$hash_value.'", "splitting":{"percentBegin":70,"percentEnd":100}}',
    ),
);

//モデル定義
$ml = array(
    'MLModelId' => 'model-'. $hash_value,
    'MLModelName' => 'model',
    'MLModelType' => 'REGRESSION',
    'TrainingDataSourceId' => 'ds-train-' . $hash_value,
);

//評価定義
$eval = array(
    'EvaluationId' => 'eval-' . $hash_value,
    'EvaluationName' => 'eval',
    'MLModelId' => 'model-001-' . $hash_value,
    'EvaluationDataSourceId' => 'ds-eval-' . $hash_value,
);

//バッチ入力データ定義
$batch = array(
    'DataSourceId' => 'batch-' . $hash_value,
    'DataSourceName' => 'batch',
    'DataSpec' => array(
        'DataLocationS3' => 's3://<データソースのロケーション>',
        'DataSchemaLocationS3' => 's3://<スキーマ定義データのロケーション>',
    ),
    'ComputeStatistics' => true
);

//バッチ出力データ定義
$batchproduction = array(
    'BatchPredictionId' => 'batch-pr-' . $hash_value,
    'BatchPredictionName' => 'batch-pr',
    'MLModelId' => 'model-' . $hash_value,
    'BatchPredictionDataSourceId' => 'batch-' . $hash_value,
    'OutputUri' => 's3://<データ出力先のロケーション>',
);

//モデル作成と評価
$client->createDataSourceFromS3($ds_train);
$client->createDataSourceFromS3($ds_eval);
$client->createMLModel($ml);
$client->createEvaluation($eval);

//データ予測
$client->createDataSourceFromS3($batch);
$client->createBatchPrediction($batchproduction);