sklearn:ハイパーパラメータの最適化

hyper_params_optimise

ハイパーパラメータを学習と評価を自動的に繰り返すことによって、最適値にする方法があります

Contents

ハイパーパラメータとは

ユーザーが手動で設定するパラメータのこと。（訓練によって決まらない）
決定木の層の深さ、ランダムフォレストの決定木カバレッジなど。

最適化の方法

グリッドサーチ：ハイパーパラメーターを自動で色々振った機械学習モデルを作成するします。（ランダムサーチというやり方もありますがマイナーなので割愛）

グリッドサーチと交差検証を行うのが一般的です。

ではやってみましょう

# 決定木のハイパーパラメータである層深さの最適化
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV # グリッドサーチ
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Irisデータをセットする
iris = load_iris()
iris.keys() # dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])

X = iris.data
y = iris.target

# 訓練用データ　と　検証用データに分割する
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 決定木モデルを作成す
tree = DecisionTreeClassifier()
'''
DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
            max_features=None, max_leaf_nodes=None,
            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None,
            splitter='best')
'''
# グリッドサーチ用のハイパーパラメータのリストをディクショナリで定義する
param_grid = {'max_depth': [3,4,5]}

# 層化 10分割　交差検証を行う 
#（引数としてインスタンス化された決定木モデルをここで入れる）
cv = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=10)
cv.fit(X_train, y_train)

'''
GridSearchCV(cv=10, error_score='raise-deprecating',
       estimator=DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
            max_features=None, max_leaf_nodes=None,
            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None,
            splitter='best'),
       fit_params=None, iid='warn', n_jobs=None,
       param_grid={'max_depth': [3, 4, 5]}, pre_dispatch='2*n_jobs',
       refit=True, return_train_score='warn', scoring=None, verbose=0)
'''
# 最適なパラメータを出力する
cv.best_params_ # {'max_depth': 3}
'''
param_gridを層深さに指定したので、best_prams_も層深さで出力される
'''

# 最適なモデルを確認する 
cv.best_estimator_ 
'''
DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=5,
            max_features=None, max_leaf_nodes=None,
            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None,
            splitter='best')
'''

# 最適なモデルで予測する
y_predicted = cv.predict(X_test)
y_predicted
'''
array([2, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 2, 1,
       0, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 2, 1, 0, 2, 1, 1, 2, 0, 2, 0,
       0])
'''
y_true = y_predicted == y_test
y_true
'''
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True, False,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True])
'''

# 決定木のハイパーパラメータである層深さの最適化

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import GridSearchCV # グリッドサーチ

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Irisデータをセットする

iris = load_iris()

iris.keys() # dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])

X = iris.data

y = iris.target

# 訓練用データ　と　検証用データに分割する

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 決定木モデルを作成す

tree = DecisionTreeClassifier()

'''

DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,

max_features=None, max_leaf_nodes=None,

min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,

min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,

min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None,

splitter='best')

'''

# グリッドサーチ用のハイパーパラメータのリストをディクショナリで定義する

param_grid = {'max_depth': [3,4,5]}

# 層化 10分割　交差検証を行う

#（引数としてインスタンス化された決定木モデルをここで入れる）

cv = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=10)

cv.fit(X_train, y_train)

'''

GridSearchCV(cv=10, error_score='raise-deprecating',

estimator=DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,

max_features=None, max_leaf_nodes=None,

min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,

min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,

min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None,

splitter='best'),

fit_params=None, iid='warn', n_jobs=None,

param_grid={'max_depth': [3, 4, 5]}, pre_dispatch='2*n_jobs',

refit=True, return_train_score='warn', scoring=None, verbose=0)

'''

# 最適なパラメータを出力する

cv.best_params_ # {'max_depth': 3}

'''

param_gridを層深さに指定したので、best_prams_も層深さで出力される

'''

# 最適なモデルを確認する

cv.best_estimator_

'''

DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=5,

max_features=None, max_leaf_nodes=None,

min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,

min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,

min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None,

splitter='best')

'''

# 最適なモデルで予測する

y_predicted = cv.predict(X_test)

y_predicted

'''

array([2, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 2, 1,

0, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 2, 1, 0, 2, 1, 1, 2, 0, 2, 0,

0])

'''

y_true = y_predicted == y_test

y_true

'''

array([ True, True, True, True, True, True, True, True, True,

True, True, True, True, True, True, True, True, True,

True, False, True, True, True, True, True, True, True])

'''

特に細かい説明は必要ないですよね。利用していきましょう。

ああ

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