ランダムフォレスト目的変数複数

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Best parameters set found on development set: {‘criterion’: ‘gini’, ‘max_depth’: 10, ‘max_features’: ‘log2’, ‘min_samples_leaf’: 5, ‘min_samples_split’: 5, ‘n_estimators’: 9} Best score: 0.8356741573033708分割数は精度と実行時間のトレードオフとなる。 kの値は大きければ大きいほど、正確に評価できるが、 kが大きければそれだけ実行に時間がかかるのでなるべく小さい値にしたい。特徴の数が多いと一部の学習アルゴリズムは処理が遅くなり、実行不可能なほどトレーニング時間が長くなる。このケースには、SVMが適している回帰問題用に重回帰、ラッソ回帰、リッジ回帰、SVM、ランダムフォレストの5つの手法及び各手法のハイパーパラメータを最適化するランダムサーチ、グリッドサーチのサンプルスクリプトです。 Contents1 …決定木の学習は、元となる集合を属性値テストに基づいて部分集合に分割することを繰り返すことで、目的とするデータを抽出する手法。分割には、情報利得が最大になるような特徴量で次々にデータを分割していく。情報利得には、ジニ係数やエントロピーなどを使う。train_score = 0.9578651685393259 +/- 0.003382470387301199有名なタイタニックのデータを使って、RandamForestを使って生存者を予測します。上記より、階級pclassの高差も考慮しているが、それよりも女性を優先的に救助していたことがわかる。また、性別、pclass共に特徴量として有効であるが、性別の方が情報量が多いことがわかる。train score = 0.9719101123595506Copyright© データ分析とかの備忘録 , 2020 All Rights Reserved.Contents1 概要説明1.1 作業の流れ2 ライブラリインポート3 データの読み込み4 前処理4.1 対数変換4.2 ダミー変数化4.3 欠損値処理4.4 データの分割5 モデリング5.1 RI …複数の決定木の結果を組み合わせて判断するアンサンブル学習の一つ。元データをブートストラップサンプリングによりN個に分割し、N個の決定木で分類し、多数決で最終的な分類結果を決定する方法。このとき、普通の決定木を使うと、各決定木間で結果の相関が強く、精度が向上しない。そこで、決定木の識別に用いる特徴量をあらかじめ決めた数だけランダムに選択するすることで、決定木間の相関をなくし精度を高める工夫をしている。データをK個に分割し、k-1個のデータで訓練し、残りの1個でテストするという工程をK回繰り返し評価する手法。学習データに対して過学習している場合、通常のデータでは同様の性能が出ない可能性があるため。また、Accuracyだけでなく、他の性能指標をみる必要があるのは、判別クラスの数に大きな偏りがある場合、yes10:no990などの場合すべてをnoと判定すれば99%の精度となるが、このような場合、yesをいかに正解するかの方が重要となることが多い。データの傾向が直線に従う場合は、線形分類。そうでなければ非線形分類を利用する。非線形データに線形分類を使うと大きく精度が低下するpythonでは値に対する処理方法として、メソッド、関数、インスタンスの３つがある。メソッドと関数はと関数は機能としては同じだが、記述法が異なる。関数：関数(処理対象)例）max([1,2,3]) …test_score = 0.8044692737430168 +/- 0.011449107001072165ダミー変数とは、カテゴリカルデータのように数値でないデータに対して、0と1の 2値型に変換し数量化すること。具体的には、血液型、職業など pythonのpandasではget_dummiesを主に利 …pythonのpandasを使ったデータ処理1からの続き。データは有名なタイタニックデータを使います。データはこちらkaggleコンペページのリンクです。左上の「data」からデータをダウンロー …可能な限り最も正確な回答を得ることが常に必要とは限らない。使用目的によっては、近似で十分な場合がもある。その場合は、より大まかな方法を使用することで、処理時間を大幅に削減できることがあるトレーニング時間は、アルゴリズムやデータ量に大きく依存する。時間的な制約がある場合、モデル選定の基準となるtest score = 0.7877094972067039今回は、生存予測（分類）を行いますが、その他も検討するべきです。Lname、Sex、NamePrefixの順に重要であったことがわかるランダムフォレストの特徴とは？それでは、機械学習にはどのような方法があるのかについても軽くおさらいしておきましょう。空前の人工知能ブームの昨今、ディープラーニングを始めとする、人工知能技術の中心である「機械学習」に対する期待と、世の中の需要は日に日に上昇してきています。図１　（引用：http://qiita.com/yshi12/items/6d30010b353b084b3749）逆に「車」、「携帯」、「ロボット」の３つのデータが、均等にサンプルデータに含まれている場合は、エントロピーが最大になります。決定木とは何か？それをWikipediaで確認をすると、何やら、以下のように難しい説明が書いてあります。まず、既に何度もお伝えしてきた通り、ランダムフォレストの肝は、アンサンブル学習を行うための各決定木の選別であり、これをうまく分割し、なるべく木間の相関を小さくして分散を小さくする事です。ノードに含まれるサンプルの、ある特定のクラスに分類される確率を計算して、それを全体の確率から引いて、誤差を計算をします。回帰の場合では、主に平均二乗誤差（MSE Mean Squard Error）が用いられ、分類と違って、多クラスを分類する訳でなく、データの散らばりの特性を見ていくため、非常にシンプルに、各ノードでの平均値からの二乗誤差を見ていく事となります。つまり、式２は、なるべく不純殿偏りを、左右のノードで均等にさせようというように、分割をさせようと振舞います。まだ結果のわからないデータを予測するという部分が、人間の知性を具体化している部分であり、それが人工知能技術の核と呼ばれる要因です。エントロピーという言葉は、理系の学生であれば、熱力学などで登場するため、一度は耳にした事があるかと思いますが、それが情報学で使用される場合は、情報のちらばり具合を表しています。先ほど、機械学習の種類は大別すると、「分類」と「回帰」にわけられるという話をしましたが、決定木もこれらのどちらかの目的に用いられ、それぞれ「分類木」、「回帰木」と呼ばれます。それでは、ランダムフォレストで実際に分類、回帰を行う際の詳細について見ていきます。さて、機械学習について軽くおさらいしたので、これから本題の決定木ベースのアルゴリズムについてスポットを当てていきましょう。ディープラーニングも、ニューラルネットをベースにした機械学習の１つであり、現在の人工知能分野で主流のアルゴリズムになっていますが、それ以外にも様々な機械学習のアルゴリズムが存在し、目的によって、それらのアルゴリズムを正しく使い分ける事が重要になってきます。通常、入力トレーニングデータからランダムサンプリングを繰り返して、無作為に決定木のサンプリングを行う事からこの名前がついています。基本的にエントロピーと同じ概念で、ノードに含まれるサンプルが全て同じ場合に、最も低くなり、また、ノードに含まれるサンプルが均等にちらばっている場合に最も高くなります。具体的には、大量のデータを反復的に学習し、その中に潜むパターンを発見して、それに基づいて構築したモデルを用い、新たなデータの結果を予測する技術となります。例えば、「車」、「携帯」、「ロボット」と、３つのクラスにデータを分類したい際に、サンプルデータの中に、「車」のデータのみが含まれている場合は、エントロピーは０となります。決定木（けっていぎ、英: decision tree）は、（リスクマネジメントなどの）決定理論の分野において、決定を行う為のグラフであり、計画を立案して目標に到達するために用いられる。決定木を数式で表現すると、以下のようになり、yは回帰や、分類を行う対象そのものをさしており、x1 x2 x3 等は、それらを行う参考情報（上の図での条件分岐にあたるもの）を表しています。であり、基本的に機械学習は、これらのうちのどちらかをアウトプットとして行います。をそれぞれ使用します。こちらを用いたデータ分析に関しては、別記事でお話できればと思います。ランダムフォレストという名前が示唆する通り、決定木の集合体なので、条件分岐をもった幾つかの決定木をランダムに構築して、それらの結果を組み合わせて、「分類」または「回帰」をする方法で、アンサンブル学習と呼ばれます。この様な因果関係がはっきりしている事象に関しては、決定木を用いて分析を行う事がよくあり、決定木はデータマイニングでよく用いられる手法となっております。ここから、木構造であり、何らかの意思決定を助けるために用いられるものだという事はわかりました。名前の由来は、木が集まって、アンサンブル的な学習を行うので、フォレストと称されます。目的関数は、分類の場合と同じく、式２となります。分類と回帰の違いは、分割方法によって変わってきます。それでは本題に入る前に、まず始めに軽く機械学習そのものに関してのおさらいをしておきます。また、図１で示されていた、「性別は男か？」「年齢は１０歳以上か？」のような条件分岐に使われる、条件を「説明変数」と呼び、これをうまく振り分ける事が大事です。シンプルな方法ですが、ノードのクラスの確率の変化にはあまり敏感に反応できないため、決定木を成長させるには向きません。そのちらばり具合が小さい程、エントロピーは小さくなり、また、それが大きい程、エントロピーは大きくなります。上の図は、ある条件に基づいて、現在「Died」=「死んでいる」か、「Survived」=「生きている」かを決定する木構造であり、性別が男か？、年齢が10歳以上か？等の条件で、分岐をしていき、最終的に「Died」か「Survived」なのかを決定します。ランダムフォレストは、ランダムにアンサンブル学習用の決定木を選び出す手法である事は説明しましたが、それでは、それらの決定木はどのように構成するといいのでしょうか？機械学習の手法を大きく２つに分けると、「分類」と「回帰」に集約されますが、以上、ランダムフォレストを用いた、分類と回帰の方法の理論的なお話をしてきました。ここでは、それぞれのアルゴリズムの詳細には踏み込みませんが、機械学習は一般的には、以下の図のような種類があります。機械学習を経験されている読者の方には馴染み深い名前だと思いますが、「ランダムフォレスト」という名前が示唆している通り、アルゴリズムで複数の決定木を使用して、「分類」または「回帰」をする、機械学習の代表的なアルゴリズムです。式４はジニ不純殿計算式で、エントロピーの計算式の式３よりも、直感的でわかりやすいかと思います。決定木は、意志決定を助けることを目的として作られる。決定木は木構造の特別な形である。このように選び出された決定木の分類、または、回帰の精度に起因する重要な要素は木の深さです。今回は、その機械学習の中でも、割と古典的な学習方法である、決定木による学習方法について解説を行い、それによる、分類、及び回帰の方法の詳細について解説して参ります。アンサンブル学習を行う際の、決定木のサンプリングを行うアルゴリズムです。© 2020 SPJ, Inc. All rights reserved.また決定木ベースなので結果の可視化もでき、適したデータセットでは非常に精度も良くなるので、機械学習の代表的なアルゴリズムとされています。数式は嫌だな、、、という読者の方も多いと思いますが、数式自体を理解するよりも、その数式のもつ意味を理解する様に心がけると良いです。機械学習とは、人間が自然に行っている学習と同等の機能を、機械に学習させようという試みです。また、そんなものなのか、という程度に眺めて頂ければ良いですが、計算している事は、サンプル全体から、あるターゲットのクラスに属する確率を計算して、その確率と、対数をとった確率を掛け合わせたものを全クラスに対して足し合わせているといった感じです。それでも、よく理解できない読者の方が多いかと思いますので、以下の図をご覧下さい。決定木自身は、先ほど解説したバギングのアルゴリズムによって選出され、なるべく、各決定木間の相関を小さくして、分散を小さくするように選定されます。一般的に、木の深さが深くなればなるほど、学習データによく適合したモデルが生成されるようになり、木の深さが浅いと、各種計算を行う際の説明変数に対する学習係数のバイアスは大きくなり、よりランダムな学習要素が盛り込まれるようになります。このように、ランダムフォレストは、比較的シンプルなアルゴリズムなので、高速に動作します。先ほど、図１のような決定木で、分岐に用いられている「性別は男か？」「年齢は１０歳以上か？」のような条件分岐を、説明変数と呼ぶという事を説明しましたが、アンサンブル学習を行う際に、選び出す説明変数の数を決定する事も重要になります。この目的を達成するために、今回説明する「決定木」を使用して分類・回帰を行う方法や、「ニューラルネット」ベースで分類を実現する方法等、種々のアルゴリズムがあります。ちなみに、これらのランダムフォレストの実装は、pythonの機械学習ライブラリである、scikit-learnで非常に手軽に試す事ができます。それでは、以下、代表的な決定木ベースの機械学習アルゴリズムである、「ランダムフォレスト」の例を解説し、その詳細を見ていきましょう。最終的に「Died」か「Survived」にたどり着くまでの過程を視覚化でき、分かりやすいと言えます。機械学習界隈で、最強アルゴリズムの一角を占めていたランダムフォレスト。ディープラーニングが登場した後急速に存在感をなくすものの、その利便性と強力さから多くのデータサイエンティストが現役利用中。scikit-learnでのランダムフォレスト、分類モデルと重要度評価の実

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