AutoML【TPOT】評価指標を自分で作る方法

AutoML【TPOT】評価指標を自分で作る方法

前回、パイプラインの評価指標を一覧にしました。

実際にTPOTを使うときに、使いたい評価指標が実装されていないこともあると思います。

例えば回帰問題でよく使われるRMSE(Root Mean Squared Error、二乗平均平方根誤差)はTPOTに実装されていません。このようなときには、自分で評価指標を設定することができます。

今回は、「評価指標を自分で作る方法」について説明します。

ソースコードの概要

以前も例示したfetch_california_housingカリフォルニアの住宅価格)の回帰問題を使って説明します。

以下は、ソースコードの全体像です。すでに説明した内容も入っていますので、自作の評価指標の使い方だけ知りたい方は、④と⑤の説明だけ読んでも結構です。

 

①~⑦まで実行結果も踏まえて詳細に説明します。

 

ソースコードの説明

①必要なライブラリーの読み込み

先ずは、必要なライブラリーを読み込みます。

以下、コードです。

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tpot import TPOTRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import make_scorer
import numpy as np
  • fetch_california_housing:カリフォルニアの住宅価格のデータセットを読みこむためのモジュールです。
  • train_test_splitデータセットを学習用と検証用に分割するためのモジュールです。
  • TPOTRegressorTPOTで回帰問題を解くためのモジュールです。
  • mean_squared_error評価指標のMSEです。今回評価指標として使うRMSEを計算するために読み込みます。
  • make_scorerパイプラインの評価で自作の評価指標を使うためのモジュールです。
  • numpymean_squared_errorからRMSEを計算するために使います。

 

②データセットの読み込み

次に、データセットを読み込みます。特徴量をXに、目的変数をyに格納します。

以下、コードです。

# データセットをXとyに読み込む
california_housing = fetch_california_housing(as_frame=True)
X = california_housing.data
y = california_housing.target

 

データを確認してみます。

以下、Xの中を見るコードです。

X

 

以下、実行結果です。

 

特徴量Xには20,640行×8列のデータが読み込まれていることがわかります。

 

以下、yの中を見るコードです。

y

 

以下、実行結果です。

 

目的変数yには20,640行のデータが読み込まれていることがわかります。

 

③学習データとテストデータに分割

読み込んだデータセットを、学習データとテストデータに分割します。

以下、コードです。

# データを学習用とテスト用に分割する
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,
                                                    y,
                                                    test_size=0.3,
                                                    random_state=42)
  • X_train:学習データの特徴量
  • X_test:テストデータの特徴量
  • y_train:学習データの目的変数
  • y_test:テストデータの目的変数

test_sizeパラメータに0.3を指定しているので、テストデータ30%学習データ70%に分割します。

次のソースコードで、X_train, X_test, y_train ,y_testにどれだけデータが格納されたか確認することができます。

以下、コードです。

print(np.shape(X_train)) # X_trainの行数と列数を確認
print(np.shape(y_train)) # y_trainの行数と列数を確認
print(np.shape(X_test))  # X_testの行数と列数を確認
print(np.shape(y_test))  # y_testの行数と列数を確認

 

以下、実行結果です。

 

学習データX_train, y_trainは14,448行で14,448÷20,640=70%のデータ、テストデータX_test,y_testは6,192行で6,192÷20,640=30%のデータが格納されていることがわかります。test_train_split関数test_sizeパラメータで指定したとおりです。

 

④評価指標(RMSE)の作成

今回は評価指標としてRMSE(Root Mean Squared Error、二乗平均平方根誤差を使います。

RMSEは予測結果と実際の値がどれだけ離れているか測る指標です。小さいほど予測が良いことを示します。

RMSEの関数をmy_custom_rmseという名前で作ります。

def my_custom_rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(mean_squared_error(y_true=y_true,y_pred=y_pred))

 

RMSE(Root Mean Squared Error)はその名のとおり、MSE(Mean Squared Error)の平方根です。

なので、まずはsklearnに実装されている評価指標MSEを、mean_squared_error関数で計算します。y_trueが目的変数の正解データ、y_predが目的変数の予測データです。np.sqrtで平方根を計算できます。

試しに……

  • 目的変数の正解データ(y_true):0, 0
  • 目的変数の予測データ(y_pred):2, 2

……のデータで計算してみましょう。

以下、コードです。

my_custom_rmse(y_true=[0,0], y_pred=[2,2])

 

以下、実行結果です。

 

2が返ってきました。

計算し確かめてみます。

RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i^{true}-{y_i^{pred}})^2} = \sqrt{\frac{1}{2} \{ (0-2)^2 + (0-2)^2 \} } = 2

 

次に、my_scorer関数を使ってTPOTへ自作のRMSEを渡します

TPOTsklearnのcross_val_score関数を使ってパイプラインの評価をします。このcross_val_scoreに自作の評価指標の関数を渡すために使うのがmake_scorerです。

以下、コードです。

my_custom_scorer = make_scorer(my_custom_rmse, greater_is_better=False)

 

TPOTRegressorの設定および自作の評価指標の設定

TPOTRegressorの設定をします。

scoreパラメータに④で自作したmy_custom_scorerを指定すると、RMSEでパイプラインを評価してくれます。

以下、コードです。regrと入力すると、設定されたパラメータを確認できます。

# TPOTRegressorの設定をする
regr = TPOTRegressor(generations=1,
                     population_size=5,
                     verbosity=2,
                     scoring=my_custom_scorer, # 自分で作成した評価指標を設定
                     random_state=42)
regr

 

以下、実行結果です。

 

scoringパラメータに自作のRMSE関数が渡されたことがわかります。

 

⑥学習

TPOTを学習データで学習します。

以下、コードです。

# 学習
regr.fit(X_train,y_train)

 

以下、実行結果です。

 

⑦自作した評価指標(RMSE)での評価

自作したRMSEを算出するmy_custom_rmse関数を使って精度を算出してみます。

以下、コードです。

# 検証用データで予測
y_pred = regr.predict(X_test)

# 精度指標のRMSEを計算する
RMSE = my_custom_rmse(y_true=y_test, y_pred=y_pred)

# 精度を出力
print('RMSE=' + str(RMSE))

 

以下、実行結果です。

 

RMSEは約0.52となりました。

 

ソースコード全体

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tpot import TPOTRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import make_scorer
import numpy as np

# データセットをXとyに読み込む
california_housing = fetch_california_housing(as_frame=True)
X = california_housing.data
y = california_housing.target


# データを学習用とテスト用に分割する
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,
                                                    y,
                                                    test_size=0.3,
                                                    random_state=42)

# RMSEを計算する関数を定義する
def my_custom_rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(mean_squared_error(y_true=y_true,y_pred=y_pred))
my_custom_scorer = make_scorer(my_custom_rmse, greater_is_better=False)


# TPOTRegressorの設定をする
regr = TPOTRegressor(generations=1,
                     population_size=5,
                     verbosity=2,
                     scoring=my_custom_scorer, # 自分で作成した評価指標を設定
                     random_state=42)

# 学習
regr.fit(X_train,y_train)


# 検証用データで予測
y_pred = regr.predict(X_test)


# 精度指標のRMSEを計算する
RMSE = my_custom_rmse(y_true=y_test, y_pred=y_pred)


# 精度を出力
print('RMSE=' + str(RMSE))

次回

次回は、とく利用されるTPOT独自の変換器について説明します。