知識不要で機械学習！？Pycaretでモデルを作る
Pycaretとは
以下公式からの抜粋
PyCaret is an open source, low-code machine learning library in Python that allows you to go from preparing your data to deploying your model within minutes in your choice of notebook environment.
数行コードを書くだけで、前処理、学習、可視化などを行ってくれるツールになります。
この記事で行う内容
前処理・学習・推論
実行環境
Google Colaboratory
Pycaret 2.0
Pycaretのインストール
Google Colaboratory上で以下のコードを実行します。
今回はver2.0をインストールするのでversionを指定しインストールしています。versionを指定しなかった場合は最新がインストールされます。
!pip install pycaret==2.0ライブラリのimport
Pycaretをimportします
今回は分類問題を扱うため、「from pycaret.classification import *」をimportします。
回帰問題を扱う場合は「from pycaret.regression import *」をimportしてください。
# 今回は2値分類を行うので、classificationをimport
from pycaret.classification import *
from pycaret.datasets import get_data
# Google Colabを用いる場合、以下のコードでインタラクティブな表示をする
from pycaret.utils import enable_colab
enable_colab()データの準備
Pycaretで用意されている「クレジット」のデータを使用します。
このデータはバイナリ分類（2値分類）用のデータとなります。
多クラス分類だとワインのデータなどが準備されています。
インストールできるデータセットは公式ページを参照ください！
※インターネットに繋がっていないと、インストールできません。
dataset = get_data('credit')実行するとデータの中身が表示されます
目的変数は「default」というカラムで0 or 1が入っています。
前処理の実行
1行書くだけで前処理の実行ができます。
exp1 = setup(dataset, target='default')前処理では、trainデータ・testデータの分割、欠損値の補完など行ってくれます。詳しくは公式ページをご確認ください。
実行した結果をみて見ます！
trainデータ、testデータ説明変数に関する情報が入っているようです。
( LIMIT_BAL AGE BILL_AMT1 ... PAY_6_6 PAY_6_7 PAY_6_8
0 20000.0 24.0 3913.0 ... 0.0 0.0 0.0
1 90000.0 34.0 29239.0 ... 0.0 0.0 0.0
2 50000.0 37.0 46990.0 ... 0.0 0.0 0.0
3 50000.0 57.0 8617.0 ... 0.0 0.0 0.0
4 50000.0 37.0 64400.0 ... 0.0 0.0 0.0
... ... ... ... ... ... ... ...
23995 80000.0 34.0 72557.0 ... 0.0 0.0 0.0
23996 150000.0 43.0 1683.0 ... 0.0 0.0 0.0
23997 30000.0 37.0 3565.0 ... 0.0 0.0 0.0
23998 80000.0 41.0 -1645.0 ... 0.0 0.0 0.0
23999 50000.0 46.0 47929.0 ... 0.0 0.0 0.0
[24000 rows x 91 columns], 0 1
1 0
2 0
3 0
4 0
..
23995 1
23996 0
23997 1
23998 1
23999 1
Name: default, Length: 24000, dtype: int64, LIMIT_BAL AGE BILL_AMT1 ... PAY_6_6 PAY_6_7 PAY_6_8
1776 50000.0 41.0 21910.0 ... 0.0 0.0 0.0
22839 10000.0 33.0 7486.0 ... 0.0 0.0 0.0
4827 500000.0 50.0 265803.0 ... 0.0 0.0 0.0
17937 70000.0 48.0 3838.0 ... 0.0 0.0 0.0
2289 50000.0 27.0 43333.0 ... 0.0 0.0 0.0
... ... ... ... ... ... ... ...
20299 20000.0 28.0 6064.0 ... 0.0 0.0 0.0
7309 110000.0 23.0 34486.0 ... 0.0 0.0 0.0
14968 50000.0 25.0 9587.0 ... 0.0 0.0 0.0
4922 70000.0 27.0 76062.0 ... 0.0 0.0 0.0
405 30000.0 53.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0
[16799 rows x 91 columns], LIMIT_BAL AGE BILL_AMT1 ... PAY_6_6 PAY_6_7 PAY_6_8
21592 100000.0 32.0 99573.0 ... 0.0 0.0 0.0
11487 20000.0 25.0 3556.0 ... 0.0 0.0 0.0
15178 330000.0 28.0 221793.0 ... 0.0 0.0 0.0
15583 360000.0 27.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0
17144 20000.0 27.0 5888.0 ... 0.0 0.0 0.0
... ... ... ... ... ... ... ...
4403 80000.0 31.0 81358.0 ... 0.0 0.0 0.0
18870 150000.0 44.0 168179.0 ... 0.0 0.0 0.0
14294 240000.0 25.0 24640.0 ... 0.0 0.0 0.0
19562 250000.0 45.0 98015.0 ... 0.0 0.0 0.0
19278 30000.0 28.0 29234.0 ... 0.0 0.0 0.0
[7201 rows x 91 columns], 1776 0
22839 0
4827 0
17937 0
2289 1
..
20299 0
7309 0
14968 1
4922 1
405 0
Name: default, Length: 16799, dtype: int64, 21592 0
11487 0
15178 0
15583 0
17144 0
..
4403 0
18870 1
14294 0
19562 0
19278 0
Name: default, Length: 7201, dtype: int64, 6695, Pipeline(memory=None,
steps=[('dtypes',
DataTypes_Auto_infer(categorical_features=[],
display_types=True, features_todrop=[],
ml_usecase='classification',
numerical_features=[], target='default',
time_features=[])),
('imputer',
Simple_Imputer(categorical_strategy='not_available',
numeric_strategy='mean',
target_variable=None)),
('new_levels1',
New_Catagorical_Le...
('group', Empty()), ('nonliner', Empty()), ('scaling', Empty()),
('P_transform', Empty()), ('pt_target', Empty()),
('binn', Empty()), ('rem_outliers', Empty()),
('cluster_all', Empty()), ('dummy', Dummify(target='default')),
('fix_perfect', Empty()), ('clean_names', Clean_Colum_Names()),
('feature_select', Empty()), ('fix_multi', Empty()),
('dfs', Empty()), ('pca', Empty())],
verbose=False), [('Classification Setup Config',
Description Value
0 session_id 6695
1 Target Type Binary
2 Label Encoded None
3 Original Data (24000, 24)
4 Missing Values False
5 Numeric Features 14
6 Categorical Features 9
7 Ordinal Features False
8 High Cardinality Features False
9 High Cardinality Method None
10 Sampled Data (24000, 24)
11 Transformed Train Set (16799, 91)
12 Transformed Test Set (7201, 91)
13 Numeric Imputer mean
14 Categorical Imputer constant
15 Normalize False
16 Normalize Method None
17 Transformation False
18 Transformation Method None
19 PCA False
20 PCA Method None
21 PCA Components None
22 Ignore Low Variance False
23 Combine Rare Levels False
24 Rare Level Threshold None
25 Numeric Binning False
26 Remove Outliers False
27 Outliers Threshold None
28 Remove Multicollinearity False
29 Multicollinearity Threshold None
30 Clustering False
31 Clustering Iteration None
32 Polynomial Features False
33 Polynomial Degree None
34 Trignometry Features False
35 Polynomial Threshold None
36 Group Features False
37 Feature Selection False
38 Features Selection Threshold None
39 Feature Interaction False
40 Feature Ratio False
41 Interaction Threshold None
42 Fix Imbalance False
43 Fix Imbalance Method SMOTE),
('X_training Set',
LIMIT_BAL AGE BILL_AMT1 ... PAY_6_6 PAY_6_7 PAY_6_8
1776 50000.0 41.0 21910.0 ... 0.0 0.0 0.0
22839 10000.0 33.0 7486.0 ... 0.0 0.0 0.0
4827 500000.0 50.0 265803.0 ... 0.0 0.0 0.0
17937 70000.0 48.0 3838.0 ... 0.0 0.0 0.0
2289 50000.0 27.0 43333.0 ... 0.0 0.0 0.0
... ... ... ... ... ... ... ...
20299 20000.0 28.0 6064.0 ... 0.0 0.0 0.0
7309 110000.0 23.0 34486.0 ... 0.0 0.0 0.0
14968 50000.0 25.0 9587.0 ... 0.0 0.0 0.0
4922 70000.0 27.0 76062.0 ... 0.0 0.0 0.0
405 30000.0 53.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0
[16799 rows x 91 columns]),
('y_training Set', 1776 0
22839 0
4827 0
17937 0
2289 1
..
20299 0
7309 0
14968 1
4922 1
405 0
Name: default, Length: 16799, dtype: int64),
('X_test Set',
LIMIT_BAL AGE BILL_AMT1 ... PAY_6_6 PAY_6_7 PAY_6_8
21592 100000.0 32.0 99573.0 ... 0.0 0.0 0.0
11487 20000.0 25.0 3556.0 ... 0.0 0.0 0.0
15178 330000.0 28.0 221793.0 ... 0.0 0.0 0.0
15583 360000.0 27.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0
17144 20000.0 27.0 5888.0 ... 0.0 0.0 0.0
... ... ... ... ... ... ... ...
4403 80000.0 31.0 81358.0 ... 0.0 0.0 0.0
18870 150000.0 44.0 168179.0 ... 0.0 0.0 0.0
14294 240000.0 25.0 24640.0 ... 0.0 0.0 0.0
19562 250000.0 45.0 98015.0 ... 0.0 0.0 0.0
19278 30000.0 28.0 29234.0 ... 0.0 0.0 0.0
[7201 rows x 91 columns]),
('y_test Set', 21592 0
11487 0
15178 0
15583 0
17144 0
..
4403 0
18870 1
14294 0
19562 0
19278 0
Name: default, Length: 7201, dtype: int64),
('Transformation Pipeline', Pipeline(memory=None,
steps=[('dtypes',
DataTypes_Auto_infer(categorical_features=[],
display_types=True, features_todrop=[],
ml_usecase='classification',
numerical_features=[], target='default',
time_features=[])),
('imputer',
Simple_Imputer(categorical_strategy='not_available',
numeric_strategy='mean',
target_variable=None)),
('new_levels1',
New_Catagorical_Le...
('group', Empty()), ('nonliner', Empty()), ('scaling', Empty()),
('P_transform', Empty()), ('pt_target', Empty()),
('binn', Empty()), ('rem_outliers', Empty()),
('cluster_all', Empty()), ('dummy', Dummify(target='default')),
('fix_perfect', Empty()), ('clean_names', Clean_Colum_Names()),
('feature_select', Empty()), ('fix_multi', Empty()),
('dfs', Empty()), ('pca', Empty())],
verbose=False))], False, -1, True, [], [], [], 'no_logging', False, False, '670a', False, None, <Logger logs (DEBUG)>)学習
事前準備が終わったので学習を行います。今回はlightgbmを指定して学習を行います。
model = create_model("lightgbm")こんな感じで学習の結果が表示されます。
学習で使用できるロジックは以下になります。（pycaretのソースコードより引用）
ID Name
-------- ----------
'lr' Logistic Regression
'knn' K Nearest Neighbour
'nb' Naive Bayes
'dt' Decision Tree Classifier
'svm' SVM - Linear Kernel
'rbfsvm' SVM - Radial Kernel
'gpc' Gaussian Process Classifier
'mlp' Multi Level Perceptron
'ridge' Ridge Classifier
'rf' Random Forest Classifier
'qda' Quadratic Discriminant Analysis
'ada' Ada Boost Classifier
'gbc' Gradient Boosting Classifier
'lda' Linear Discriminant Analysis
'et' Extra Trees Classifier
'xgboost' Extreme Gradient Boosting
'lightgbm' Light Gradient Boosting
'catboost' CatBoost Classifier推論
pycaretでは推論も簡単に行うことができます。
その際に出力されるAUCですがROC曲線におけるAUCになります。
インバランスデータだと正しく評価できないので注意が必要です。
predict_model(model)上記のコードはscikit-learnの「roc_auc_score」を実行しており、処理で例外が発生した場合は無条件でAUC=0になります。
ちなみに、PR曲線でのAUCを算出したい場合は以下のコードで実行できます。
predict = model.predict(exp1[3])
from sklearn import metrics
precision, recall, thresholds = metrics.precision_recall_curve(exp1[5], predict)
auc = metrics.auc(recall, precision)
print(auc)
# ↑の実行結果(精度低い・・・）
0.5825109588252797この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？