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R+pythonでKAGGLEの2値予測に挑戦!
- 2. 岡 右⾥里里恵(早⼤大理理⼯工M1) データサイエンティスト⾒見見習い iAnalysis でインターンを初めてちょうど2ヶ⽉月くらい 出⾝身、住まい等 横浜(神奈奈川都⺠民) 趣味 映画鑑賞, シンセ 好きな物 redbull 誰？ 2 @0kayu
- 3. 研究 : 「fMRI画像解析による精神病の診断予測」 を、やる予定(今まではシミュレーション主体の研究(物理理化学)) ← ◦ 「そのために機械学習, 統計をフルに使えるようにならなければ!」 で、何をする人？ 3 @0kayu 初心者 R , python , 機械学習, 統計は初めてまだ2ヶ⽉月ちょい
- 4. 今回は ... 4
- 5. 5 初心者でもできる？ python + R で、 KAGGLEの2値予測問題 KAGGLE中の私の脳内 → 逃げちゃだめだ 逃げちゃだめだ 逃げちゃだめだ 逃げちゃだめだ 逃げちゃだめだ
- 6. 予測精度度を競うコンテスト ◦ 上位の参加者に賞金がつく! ◦ 2値問題, 時系列解析, 画像解析 etc... KAGGLEとは？ 6
- 7. amazon competition amazonの社員Aが、社内データaに アクセスできるか どうか？ → 0, 1の2値問題 元データ : 数値データ ◦ データのID / 社員のID / その社員が所属している部 署のID / 社員の肩書きのIDなどの数値データ 学習⽤用データ 32769個 テストデータ 58921個 7
- 9. KAGGLEを進めた方法 9 1. (定石?) まずは公式が用意しているベンチマークを目指す 2. Forumを参考にしてみる (とりあえずいろいろな機械学習を試す.. ってのもいいけれど) k近傍法 Rでgbmを使ってやれば、 ベンチマークを超えたよ! コード置くからみんな使って! いやいや、pythonで僕の考 えた前処理 + ロジスティック回帰 でスコア0.89くらい行くよ! 君のコード を .... って変えたら 早くなったよ! 活発な意見交換の数々...
- 10. 予測モデル作成 10
- 11. モデルその1 gbm(R) モデル1 gbm (R package ʻ‘gbmʼ’) 11 元 の 変 数 9 個 gbm モデル1 gbm : 勾配ブースティングモデル(アンサンブルモデル) パラメータの更新のときに、微分を用いることで高速化 コードはこんな感じ gbm10 <-‐ gbm.fit(x , y,distribuFon ="bernoulli" #(0,1)予測なので ,n.trees = GBM_ITERATIONS #木の数 ,shrinkage = GBM_LEARNING_RATE #学習率 ,interacFon.depth = GBM_DEPTH #木の深さ ,n.minobsinnode = GBM_MINOBS #木のノードで観測する 観測値の数の最小 ,bag.fracFon = 0.5 ,nTrain = nrow(trainingPy) ,keep.data=FALSE ,verbose = TRUE)
- 12. モデルその1 gbm(R) モデル1 gbm (R package ʻ‘gbmʼ’) 12 元 の 変 数 9 個 gbm モデル1 gbm : 勾配ブースティングモデル(アンサンブルモデル) パラメータの更新のときに、微分を用いることで高速化 コードはこんな感じ gbm10 <-‐ gbm.fit(x , y,distribuFon ="bernoulli" #(0,1)予測なので ,n.trees = GBM_ITERATIONS #木の数 ,shrinkage = GBM_LEARNING_RATE #学習率 ,interacFon.depth = GBM_DEPTH #木の深さ ,n.minobsinnode = GBM_MINOBS #木のノードで観測する 観測値の数の最小 ,bag.fracFon = 0.5 ,nTrain = nrow(trainingPy) ,keep.data=FALSE ,verbose = TRUE) スコアがあがった！ (ベンチマーク) → (モデル1 gbm ) 0.61 0.87
- 14. モデルその２ グルーピング+変数選択→機械学習(python+R) 14 元 の 変 数 9 個 gbm モデル1 変数 選択 gbm+グルーピング ロジスティック回帰 +グルーピング グルー ピング 変 数 8 個 モデル2 モデル3 元の変数, 8個 2つの変数の組合わせ, 8C2個 3つの変数の組み合せ, 8C3個 = 92個! ロジスティック回帰で 交差検定をしてAUCス コアが良良かった変数だけ 採⽤用! 92個→26個
- 15. 結果 338位 (1693チーム中) 15 他のモデルは...? モデル3 ロジスティック ＋ グルーピングが 好成績!
- 16. モデル スコア(AUC) gbm (変数9個) gbm + グルーピング (変数26個) ロジスティック回帰 +グルーピング(変数26) 0.878 0.875 0.895 モデルごとのスコア比較 16 gbmは 元の変数を変えても 予測結果に差がない？ 上記3つモデルから得 られた結果の平均値 0.884 あまり改善がないようだ orz
- 17. 終わってみて RとPythonを使ってみて ◦ R : パッケージたくさんあるけど、モデルの作り⽅方の関数がだいた い同じだからやりやすかった!! ◦ R : プロットがしやすい気がした ◦ Python:複雑な解析/⾃自分でモデルを構築するのに向いている? 使った環境, パッケージ等 ◦ R (gbm) ◦ Python(pandas, sklearn, numpy) + ipython notebook 私が思うKAGGLE ◦ 予測精度度を競っているので、どのパラメーターが重要だったとかは ⾃自分で勉強しないとだめ。 17
- 18. 現在は... KAGGLE またもや2値予測に挑戦中! ◦ ホームページ構造の文字データ + 数値データから面白い/面白 くないサイトを予測 ◦ テキストマイニング? ナイーブベイズ? うーん、やってみたい! 18 ありがとうございました !!
- 20. 参考文献, 使ったコード 20 http://nbviewer.ipython.org/6175061/amazon_logistic.ipynb hdp://www.kaggle.com/c/amazon-‐employee-‐access-‐challenge/forums/t/4840/gbm-‐code-‐ auc-‐0-‐876 gbm.Rのフォーラム(とコード) ・Kaggle amazon compe>>on のForumより ロジスティック回帰のフォーラム(とコード) 今回使ったpythonのコード hdp://www.kaggle.com/c/amazon-‐employee-‐access-‐challenge/forums/t/4838/python-‐code-‐to-‐ achieve-‐0-‐90-‐auc-‐with-‐logisFc-‐regression