交差検証法でモデルを評価するin Python

機械学習




最適なモデル選んだら、評価する必要あり

機械学習では、様々なモデル(アルゴリズム)が存在する。

scikit-learnでも、多くのモデルが用意されている。

前回の最適なモデル選びall_estimatorsで、最適なモデル(アルゴリズム)の選ぶ方法を紹介しました。

all_estimators()を使うことで、正解率が高い=最適なモデルを選ぶことができる。

モデルが決まったら、そのモデルを評価しましょう。

精度が安定しないモデルは、正答率が高くてもあまりいいモデルとは言えません。

この安定性を見る方法として、交差検証法を使います。

交差検証法とは?

交差検証法(Cross-Validation)は、データを学習データと検証データに分け、その誤差を評価基準とする、パラメータの最適化方法です。

irisデータを学習する

SepalLength、SepalWidth、PetalLength、PetalWidthの4つの変数から、Nameを予測する。

データの形式

結果

K-分割交差検証
K=5と指定したので、正解率は5つ出力されます。

ソースコード

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score, LeaveOneOut, ShuffleSplit, GroupKFold
from sklearn.utils.testing import all_estimators
from sklearn.datasets import load_iris
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

X = load_iris().data

y = load_iris().target
 
allAlgorithms = all_estimators(type_filter="classifier")
 
kfold_cv = KFold(n_splits=5, shuffle=False)
 
for (name, algorithm) in allAlgorithms:
    clf = algorithm()
     
    if hasattr(clf, "score"):
        scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=kfold_cv)
        #print(name,"の正解率=", scores)
        print(name, "CV値=",scores.mean())

CV値

交差検証法で出された正解率は、K個あるので平均を取ります。

この値をCV値と呼びます。

for (name, algorithm) in allAlgorithms:
    clf = algorithm()
    
    if hasattr(clf, "score"):
        scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=kfold_cv)
        print(name,"のCV値=", scores.mean())

1つ抜き交差検証法

loo = LeaveOneOut()
for (name, algorithm) in allAlgorithms:
    clf = algorithm()
     
    if hasattr(clf, "score"):
        scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=loo)
        #print(name,"の正解率=", scores)
        print(name, "CV値=",scores.mean())

シャッフル交差検証法

shuffle_split = ShuffleSplit(test_size=0.5, n_splits=10)
for (name, algorithm) in allAlgorithms:
    clf = algorithm()
     
    if hasattr(clf, "score"):
        scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=shuffle_split)
        #print(name,"の正解率=", scores)
        print(name, "CV値=",scores.mean())

参考書

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