特徴量のスケーリング | 機械学習チュートリアル

はじめに

特徴量のスケーリングは、多くの機械学習アルゴリズムにとって重要な前処理ステップです。これには、各特徴量を再スケーリングして、標準偏差が1で平均が0になるようにすることが含まれます。この実験では、Pythonのscikit-learnライブラリを使って、特徴量のスケーリングの重要性と機械学習モデルへの影響を調べます。

VMのヒント

VMの起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebookを使って練習しましょう。

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学習中に問題に遭遇した場合は、Labbyにお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

データの読み込みと準備

scikit-learnからワインのデータセットを読み込み、学習用とテスト用のセットに分割します。また、scikit-learnの前処理モジュールからのStandardScalerを使って、学習用セットの特徴量をスケーリングします。

from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X, y = load_wine(return_X_y=True, as_frame=True)
scaler = StandardScaler().set_output(transform="pandas")

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.30, random_state=42
)
scaled_X_train = scaler.fit_transform(X_train)

再スケーリングがk近傍法モデルに与える影響

ワインのデータセットから2つの特徴量のサブセットを使って、K近傍法の分類器を学習します。スケーリング前とスケーリング後のデータを使って、分類器の決定境界を可視化します。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.inspection import DecisionBoundaryDisplay
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

X_plot = X[["proline", "hue"]]
X_plot_scaled = scaler.fit_transform(X_plot)
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=20)

def fit_and_plot_model(X_plot, y, clf, ax):
    clf.fit(X_plot, y)
    disp = DecisionBoundaryDisplay.from_estimator(
        clf,
        X_plot,
        response_method="predict",
        alpha=0.5,
        ax=ax,
    )
    disp.ax_.scatter(X_plot["proline"], X_plot["hue"], c=y, s=20, edgecolor="k")
    disp.ax_.set_xlim((X_plot["proline"].min(), X_plot["proline"].max()))
    disp.ax_.set_ylim((X_plot["hue"].min(), X_plot["hue"].max()))
    return disp.ax_

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(12, 6))

fit_and_plot_model(X_plot, y, clf, ax1)
ax1.set_title("KNN without scaling")

fit_and_plot_model(X_plot_scaled, y, clf, ax2)
ax2.set_xlabel("scaled proline")
ax2.set_ylabel("scaled hue")
_ = ax2.set_title("KNN with scaling")

再スケーリングが主成分分析による次元削減に与える影響

ワインのデータセットの次元を削減するために主成分分析（PCA）を使います。スケーリング前のデータでPCAを使って見つけた主成分と、まずデータをStandardScalerでスケーリングした後に得られる主成分を比較します。

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2).fit(X_train)
scaled_pca = PCA(n_components=2).fit(scaled_X_train)
X_train_transformed = pca.transform(X_train)
X_train_std_transformed = scaled_pca.transform(scaled_X_train)

first_pca_component = pd.DataFrame(
    pca.components_[0], index=X.columns, columns=["without scaling"]
)
first_pca_component["with scaling"] = scaled_pca.components_[0]
first_pca_component.plot.bar(
    title="Weights of the first principal component", figsize=(6, 8)
)

_ = plt.tight_layout()

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))

target_classes = range(0, 3)
colors = ("blue", "red", "green")
markers = ("^", "s", "o")

for target_class, color, marker in zip(target_classes, colors, markers):
    ax1.scatter(
        x=X_train_transformed[y_train == target_class, 0],
        y=X_train_transformed[y_train == target_class, 1],
        color=color,
        label=f"class {target_class}",
        alpha=0.5,
        marker=marker,
    )

    ax2.scatter(
        x=X_train_std_transformed[y_train == target_class, 0],
        y=X_train_std_transformed[y_train == target_class, 1],
        color=color,
        label=f"class {target_class}",
        alpha=0.5,
        marker=marker,
    )

ax1.set_title("Unscaled training dataset after PCA")
ax2.set_title("Standardized training dataset after PCA")

for ax in (ax1, ax2):
    ax.set_xlabel("1st principal component")
    ax.set_ylabel("2nd principal component")
    ax.legend(loc="upper right")
    ax.grid()

_ = plt.tight_layout()

再スケーリングがモデルの性能に与える影響

主成分分析（PCA）により次元削減されたデータを使ってロジスティック回帰モデルを学習し、特徴量のスケーリングがモデルの性能に与える影響を評価します。スケーリング前とスケーリング後の特徴量を持つモデルの性能を比較します。

import numpy as np
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import log_loss

Cs = np.logspace(-5, 5, 20)

unscaled_clf = make_pipeline(pca, LogisticRegressionCV(Cs=Cs))
unscaled_clf.fit(X_train, y_train)

scaled_clf = make_pipeline(scaler, pca, LogisticRegressionCV(Cs=Cs))
scaled_clf.fit(X_train, y_train)

y_pred = unscaled_clf.predict(X_test)
y_pred_scaled = scaled_clf.predict(X_test)
y_proba = unscaled_clf.predict_proba(X_test)
y_proba_scaled = scaled_clf.predict_proba(X_test)

print("Test accuracy for the unscaled PCA")
print(f"{accuracy_score(y_test, y_pred):.2%}\n")
print("Test accuracy for the standardized data with PCA")
print(f"{accuracy_score(y_test, y_pred_scaled):.2%}\n")
print("Log-loss for the unscaled PCA")
print(f"{log_loss(y_test, y_proba):.3}\n")
print("Log-loss for the standardized data with PCA")
print(f"{log_loss(y_test, y_proba_scaled):.3}")

まとめ

この実験では、機械学習における特徴量のスケーリングの重要性と、そのモデル性能への影響について学びました。特徴量のスケーリングがK近傍法モデルと主成分分析による次元削減に与える影響を検討しました。また、主成分分析により次元削減されたデータを使ってロジスティック回帰モデルを学習し、特徴量のスケーリングがモデル性能に与える影響を評価しました。次元削減を行う前に特徴量をスケーリングすると、同じオーダーの大きさの成分が得られ、クラスの分離性が向上し、モデル性能が向上することがわかりました。