単純な 1 次元カーネル密度推定

はじめに

カーネル密度推定は、確率変数の確率密度関数を推定するために使用される統計手法です。この実験では、scikit - learn Pythonライブラリを使用して、1次元のカーネル密度推定の原理を示します。

VMのヒント

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Skills Graph

ヒストグラムとカーネルの描画

まず、ヒストグラムとカーネルを描画して、両者の違いを示します。ガウスカーネル密度推定を使用して、両者の違いを示します。また、scikit - learnに用意されている他のカーネルとも比較します。

## 必要なライブラリをインポート
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
from sklearn.neighbors import KernelDensity

## データを生成
np.random.seed(1)
N = 20
X = np.concatenate(
    (np.random.normal(0, 1, int(0.3 * N)), np.random.normal(5, 1, int(0.7 * N)))
)[:, np.newaxis]
X_plot = np.linspace(-5, 10, 1000)[:, np.newaxis]
bins = np.linspace(-5, 10, 10)

## グラフと軸を作成
fig, ax = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
fig.subplots_adjust(hspace=0.05, wspace=0.05)

## ヒストグラム1を描画
ax[0, 0].hist(X[:, 0], bins=bins, fc="#AAAAFF", density=True)
ax[0, 0].text(-3.5, 0.31, "ヒストグラム")

## ヒストグラム2を描画
ax[0, 1].hist(X[:, 0], bins=bins + 0.75, fc="#AAAAFF", density=True)
ax[0, 1].text(-3.5, 0.31, "ヒストグラム、ビンをシフト")

## トップハットKDEを描画
kde = KernelDensity(kernel="tophat", bandwidth=0.75).fit(X)
log_dens = kde.score_samples(X_plot)
ax[1, 0].fill(X_plot[:, 0], np.exp(log_dens), fc="#AAAAFF")
ax[1, 0].text(-3.5, 0.31, "トップハットカーネル密度")

## ガウスKDEを描画
kde = KernelDensity(kernel="gaussian", bandwidth=0.75).fit(X)
log_dens = kde.score_samples(X_plot)
ax[1, 1].fill(X_plot[:, 0], np.exp(log_dens), fc="#AAAAFF")
ax[1, 1].text(-3.5, 0.31, "ガウスカーネル密度")

## データポイントを描画
for axi in ax.ravel():
    axi.plot(X[:, 0], np.full(X.shape[0], -0.01), "+k")
    axi.set_xlim(-4, 9)
    axi.set_ylim(-0.02, 0.34)

## 左列のy軸ラベルを設定
for axi in ax[:, 0]:
    axi.set_ylabel("正規化密度")

## 下の行のx軸ラベルを設定
for axi in ax[1, :]:
    axi.set_xlabel("x")

## グラフを表示
plt.show()

利用可能なカーネルの描画

利用可能なすべてのカーネルを描画して、それらの形状を示します。

## データを生成
X_plot = np.linspace(-6, 6, 1000)[:, None]
X_src = np.zeros((1, 1))

## グラフと軸を作成
fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True)
fig.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95, hspace=0.05, wspace=0.05)

## x軸のラベル用のフォーマット関数
def format_func(x, loc):
    if x == 0:
        return "0"
    elif x == 1:
        return "h"
    elif x == -1:
        return "-h"
    else:
        return "%ih" % x

## 利用可能なカーネルを描画
for i, kernel in enumerate(
    ["gaussian", "tophat", "epanechnikov", "exponential", "linear", "cosine"]
):
    axi = ax.ravel()[i]
    log_dens = KernelDensity(kernel=kernel).fit(X_src).score_samples(X_plot)
    axi.fill(X_plot[:, 0], np.exp(log_dens), "-k", fc="#AAAAFF")
    axi.text(-2.6, 0.95, kernel)

    axi.xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(format_func))
    axi.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1))
    axi.yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())

    axi.set_ylim(0, 1.05)
    axi.set_xlim(-2.9, 2.9)

## 2行目のタイトルを設定
ax[0, 1].set_title("利用可能なカーネル")

## グラフを表示
plt.show()

1次元密度の例の描画

1次元で100個のサンプルを持つ1次元密度の例を描画します。トップハット、ガウス、エパネチニコフの3種類の異なるカーネル密度推定を比較します。

## データを生成
N = 100
np.random.seed(1)
X = np.concatenate(
    (np.random.normal(0, 1, int(0.3 * N)), np.random.normal(5, 1, int(0.7 * N)))
)[:, np.newaxis]

X_plot = np.linspace(-5, 10, 1000)[:, np.newaxis]

true_dens = 0.3 * norm(0, 1).pdf(X_plot[:, 0]) + 0.7 * norm(5, 1).pdf(X_plot[:, 0])

## グラフと軸を作成
fig, ax = plt.subplots()

## 入力分布を描画
ax.fill(X_plot[:, 0], true_dens, fc="black", alpha=0.2, label="入力分布")

## 色とカーネルを設定
colors = ["navy", "cornflowerblue", "darkorange"]
kernels = ["gaussian", "tophat", "epanechnikov"]
lw = 2

## カーネル密度推定を描画
for color, kernel in zip(colors, kernels):
    kde = KernelDensity(kernel=kernel, bandwidth=0.5).fit(X)
    log_dens = kde.score_samples(X_plot)
    ax.plot(
        X_plot[:, 0],
        np.exp(log_dens),
        color=color,
        lw=lw,
        linestyle="-",
        label="kernel = '{0}'".format(kernel),
    )

ax.text(6, 0.38, "N={0} points".format(N))

## 凡例を設定してデータポイントを描画
ax.legend(loc="upper left")
ax.plot(X[:, 0], -0.005 - 0.01 * np.random.random(X.shape[0]), "+k")

## xとyの範囲を設定
ax.set_xlim(-4, 9)
ax.set_ylim(-0.02, 0.4)

## グラフを表示
plt.show()

まとめ

この実験では、scikit - learn Pythonライブラリを使って、1次元のカーネル密度推定の原理を示す方法を学びました。ヒストグラムとカーネル、利用可能なカーネル、および1次元密度の例を描画しました。また、異なるカーネル密度推定を比較しました。