友だちPython ep4. lifetimes

ネイピア DS

2023年6月30日 11:34

はじめに

友だちPython シリーズのご紹介

友だちPython シリーズは、Python の小ネタを短文でお届けします。
小さなエピソードを重ねてPythonと仲良しになれたら、と願ってシリーズ名を付けました。

話題

Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例

書籍「Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例」（オーム社）をご紹介いたします。

この書籍は、時系列データの一般的な分析手法から、売上・LTV・マーケティングROI・異常検知といった企業事例に沿ったシナリオまで、幅広く、わかりやすく解説しています。
そして何と言ってもPythonでサクッと動かせます！
Pythonの時系列モデルを試してみたい方、Pythonの経営管理／マーケティング活用をご検討されている方などにおすすめいたします！

この記事は、この書籍のコードで生じた問題対処を取り扱います。

今回の友だち

■ lifetimes （ライフタイムス）
顧客生涯価値（CLV）を予測するパッケージです。

公式サイトのリンクはこちらです。

問題の概要

第５章、5.6「LTVマネジメントのためのLTV予測（ECサイト）」のcode 5-105「LTV予測モデルの構築（全データ期間のRFMデータセット）」（３１２ページ）で問題が生じました。
lifetimesのBetaGeoFitter（ベータ・ジオ・フィッター）の実行時にエラーが発生して、コードが動きません。

実行環境
・lifetimes のバージョン： 0.11.3
・Anaconda 環境
・VS code の Jupyter Notebook で実行

問題の詳細

見たことのないエラーです。

ConvergenceError:
The model did not converge. Try adding a larger penalizer to see if that helps convergence.

（Google翻訳）
収束エラー:
モデルは収束しませんでした。より大きなペナルティを追加して、それが収束に役立つかどうかを確認してください。

より大きな penalizer を追加するのがよさそうです。
これって何？

原因

こちらのサイトで解決の糸口を見つけることができました。
ありがとうございます！

「BetaGeoFitter」の引数「penalizer_coef」（正則化の係数）を指定してみます。
penalizer_coef のデフォルト値は 0 。
0 以上で小さな値を指定してみます。

対策の実施

penalizer_coef に「1e-11」（$${1 \times 10^{-11}}$$）を指定して、無事にエラー発生を回避できました！
ちなみに、「1e-12」を指定すると、収束しないエラーが発生します。

# code 105
# LTV予測モデルの構築（全データ期間のRFMデータセット）

# BG/NBDモデルの学習（購買回数）
bgf = BetaGeoFitter(penalizer_coef=1e-11).fit(   # 変更点:penalizer_coef=1e-11
    rfm['frequency'],  # リピート回数
    rfm['recency'],    # アクティブ期間（最初に購入してから最近の購入までの期間）
    rfm['T']           # 最初に購入してからデータセットが終了するまでの期間
)

# GGモデルの学習（１回あたりの購買金額）
ggf = GammaGammaFitter().fit(
    rfm['frequency'],      # リピート回数
    rfm['monetary_value'], # リピート時の平均購入金額
)

改善後

少し先の code 5-107 の実行結果として表示される「ltv」の数値は、小数点以下で誤差が生じたものの、概ね書籍の実行結果とほぼ同じでした。
実用上の影響はおそらく無いでしょう。

ひとまず動いてよかったです！！！
でも、なぜ書籍の実行環境ではエラーにならず、この環境ではエラーになったのでしょう？？？
少々のもやもやが残る結果になりました。

おまけ

code 5-108 で出力する12か月先のLTV降順リストをカンマ区切りにしてみました。
指数表示よりも頭に入ってきます！

# code 5-108
# LTV降順リスト

# pandasの浮動小数点数をカンマ付き表示に設定
pd.options.display.float_format = '{:,.1f}'.format

# LTV降順リストの表示
display(rfm[['ltv']].sort_values('ltv', ascending=False))

# pandasの表示オプションをクリア
pd.options.display.float_format = None

後日談

残念なことに、lifetimesはメンテナンスモードに入り、新機能の開発を実施しないそうです。
PyMC-Marketingが後継プロジェクトとのこと。
新しい友だちと仲良く、ですね。

おわり

ブログの紹介

noteで３つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計
統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。

２．Python機械学習プログラミング実践記
書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

３．データサイエンスっぽいことを綴る
統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？