分類確率のプロット

はじめに

この実験では、PythonのScikit-learnを使って、さまざまな分類器の分類確率をプロットする方法を示します。3クラスのデータセットを使い、サポートベクトル分類器、One-Vs-Restまたは多項式設定でL1およびL2ペナルティ付きのロジスティック回帰、およびガウシアン過程分類で分類します。

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を使って練習します。

時々、Jupyter Notebookが読み込み終わるまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebookの制限により、操作の検証を自動化できません。

学習中に問題がある場合は、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。

Skills Graph

必要なライブラリをインポートする

まず、この実験に必要なライブラリをインポートします。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
from sklearn import datasets

データセットを読み込む

次に、Scikit-learnからirisデータセットを読み込みます。

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, 0:2]  ## 可視化のため、最初の2つの特徴のみを使用します
y = iris.target
n_features = X.shape[1]

分類器を定義する

このデータセットに対して、さまざまな分類器を定義します。

C = 10
kernel = 1.0 * RBF([1.0, 1.0])  ## GPC用
## さまざまな分類器を作成します。
classifiers = {
    "L1ロジスティック回帰": LogisticRegression(
        C=C, penalty="l1", solver="saga", multi_class="multinomial", max_iter=10000
    ),
    "L2ロジスティック回帰（多項式）": LogisticRegression(
        C=C, penalty="l2", solver="saga", multi_class="multinomial", max_iter=10000
    ),
    "L2ロジスティック回帰（One-Vs-Rest）": LogisticRegression(
        C=C, penalty="l2", solver="saga", multi_class="ovr", max_iter=10000
    ),
    "線形SVC": SVC(kernel="linear", C=C, probability=True, random_state=0),
    "GPC": GaussianProcessClassifier(kernel),
}

分類確率を可視化する

それぞれの分類器の分類確率を可視化します。

n_classifiers = len(classifiers)

plt.figure(figsize=(3 * 2, n_classifiers * 2))
plt.subplots_adjust(bottom=0.2, top=0.95)

xx = np.linspace(3, 9, 100)
yy = np.linspace(1, 5, 100).T
xx, yy = np.meshgrid(xx, yy)
Xfull = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]

for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):
    classifier.fit(X, y)

    y_pred = classifier.predict(X)
    accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
    print("Accuracy (train) for %s: %0.1f%% " % (name, accuracy * 100))

    ## 確率を表示する：
    probas = classifier.predict_proba(Xfull)
    n_classes = np.unique(y_pred).size
    for k in range(n_classes):
        plt.subplot(n_classifiers, n_classes, index * n_classes + k + 1)
        plt.title("Class %d" % k)
        if k == 0:
            plt.ylabel(name)
        imshow_handle = plt.imshow(
            probas[:, k].reshape((100, 100)), extent=(3, 9, 1, 5), origin="lower"
        )
        plt.xticks(())
        plt.yticks(())
        idx = y_pred == k
        if idx.any():
            plt.scatter(X[idx, 0], X[idx, 1], marker="o", c="w", edgecolor="k")

ax = plt.axes([0.15, 0.04, 0.7, 0.05])
plt.title("Probability")
plt.colorbar(imshow_handle, cax=ax, orientation="horizontal")

plt.show()

まとめ

この実験では、PythonのScikit-learnを使って、さまざまな分類器の分類確率をプロットする方法を示しました。irisデータセットを読み込み、さまざまな分類器を定義し、それぞれの分類器の分類確率を可視化しました。