sklearnのサポートベクター分類の一般的なやり方です。
線形分類とか
カーネルに操作を加えた分類とか
スクリプト
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#sklearn_text_for_data_science_svm """サポートベクターマシン できること：分類 回帰 外れ値検出 線形分離できないとき、データを高次元の移すのではなく、データ間の近さを定量化するカーネルを導入する カーネル：高次元空間でのデータ間の内積を計算する関数に相当する """ 'サポートベクターマシン\nできること：分類\u3000回帰\u3000外れ値検出\n線形分離できないとき、データを高次元の移すのではなく、データ間の近さを定量化するカーネルを導入する\nカーネル：高次元空間でのデータ間の内積を計算する関数に相当する\n' %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # ---- sklearnのプリセットデータの取り扱い（基本形）---- #インスタンスを作成 iris = load_iris() type(iris) # sklearn.utils.Bunch iris.keys() # dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename']) #入力データと目標データを定義する X = iris.data y = iris.target # 訓練データと検証データに分割する X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) # ----一般的な SVCのやり方 ---- # ランダム生成の固定 np.random.seed(0) # クラス0のクラスターとして X軸 Y軸ともに0-1のランダム値を100個ずつ生成する X0 = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(100, 2), ) # クラス0のラベル0を100個 y0 = np.repeat(0, 100) # クラス1のクラスターとして X軸 Y軸ともに-1-0のランダム値を100個ずつ生成する X1 = np.random.uniform(low=-1.0, high=0.0, size=(100, 2)) # クラス1 のラベル1を100個 y1 = np.repeat(1, 100) # 散布図としてプロットする fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(X0[:,0], X0[:,1], marker='o', label='class 0', color='blue') ax.scatter(X1[:,0], X1[:,1], marker='x', label='class 1', color='red') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('Y') ax.legend(loc='best') plt.show() %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC # 関数化しておく： def plot_boundary_margin_sv(X0, y0, X1, y1, kernel='linear', C=1e6, xmin=-1, xmax=1 , ymin=-1, ymax=1): """学習 決定境界 マージン SV可視化 args: X0:クラス0の座標 X0[:,0]:X座標 X0[:,1]:Y座標 y0:クラス0の正解 X1:クラス1のX座標 X1[:,0]:X座標 X1[:,1]:Y座標 y1:クラス1の正解 kernel:カーネル linear , rbf など C:マージン設定（大きい方が狭くなる) xmin:グラフ描画範囲 xmax:グラフ描画範囲 ymin:グラフ描画範囲 ymax:グラフ描画範囲 """ # SVCのインスタンスを生成する svc = SVC(kernel=kernel, C=C) # argesを代入する # 学習 svc.fit(np.vstack((X0, X1)), np.hstack((y0, y1))) #(200, 2) , (200,) スタック方向に注意 # 可視化 fig, ax = plt.subplots() # クラス０をプロット ax.scatter(X0[:, 0], X0[:, 1], marker='o', label='class_0', color='blue') # クラス１をプロット ax.scatter(X1[:, 0], X1[:, 1], marker='x', label='class_1', color='red') # 決定境界とマージンをプロット # メッシュグリッドの下準備 xx, yy =np.meshgrid(np.linspace(xmin, xmax, 100), np.linspace(ymin, ymax, 100)) xy = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T # np.ravel():np.flatten()よりも高速に、配列を一次元化する p = svc.decision_function(xy).reshape((100, 100)) # 等高線を定義する ax.contour(xx, yy, p, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--','-','--']) # サポートベクターを黒丸でマーキングする ax.scatter(svc.support_vectors_[:,0], svc.support_vectors_[:,1], s=250,facecolors='none',edgecolors='black') # グラフを装飾する ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.legend(loc='best') plt.show() # ============================================================================= # クラス0のクラスターとして X軸 Y軸ともに0-1のランダム値を100個ずつ生成する X0 = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(100, 2), ) # クラス0のラベル0を100個 y0 = np.repeat(0, 100) # クラス1のクラスターとして X軸 Y軸ともに-1-0のランダム値を100個ずつ生成する X1 = np.random.uniform(low=-1.0, high=0.0, size=(100, 2)) # クラス1 のラベル1を100個 y1 = np.repeat(1, 100) # 関数を実行する plot_boundary_margin_sv(X0, y0, X1, y1, kernel='linear', C=0.1) # 直線では分類できない場合 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt # サンプルデータの生成 # X,Y座標データの生成 np.random.seed(0) X = np.random.random(size=(100,2)) # ２次曲線で クラスを分類する y = (X[:,1] > 2*(X[:,0]-0.5)**2+0.5).astype(int) # 散布図を作成する fig, ax =plt.subplots() ax.scatter(X[y == False, 0], X[y == False, 1], marker='x' ,color='red', label='class_0') ax.scatter(X[y == True, 0], X[y == True, 1], marker='o' ,color='blue', label='class_1') # グラフを装飾する ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.legend(loc='best') plt.show() # X,Y座標データ X0, X1 = X[y==False,:], X[y==True,:] # 正解データ y0, y1 = y[y==False], y[y==True] # 境界マージンサポートベクター関数を使う # rbf:動径基底関数 radial basis function plot_boundary_margin_sv(X0, y0, X1, y1, kernel='rbf', C=1e3, xmin=0, ymin=0) # ---- end of script ---- |
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Keita N
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