最近Python機械学習を読み進めているのですが、その学習メモです。
前回はこちら
パーセプトロン
- irisデータセット用い、scikit-learnのパーセプトロンでトレーニングする
- 特徴量は萼片の長さと花弁の長さ
トレーニングデータの生成
from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import Perceptron from sklearn.metrics import accuracy_score # Irisデータセットをロード iris = datasets.load_iris() # 3,4列目の特徴量を抽出 X = iris.data[:, [2, 3]] # クラスラベルを取得 y = iris.target # print('Class labels:', np.unique(y)) # テストデータの分離 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) # 特徴量のスケーリング sc = StandardScaler() # トレーニングデータの平均と標準偏差を計算 sc.fit(X_train) # 平均と標準偏差を用いて標準化 X_train_std = sc.transform(X_train) X_test_std = sc.transform(X_test)
パーセプトロンを使用した学習
- scikit-learnのほとんどのアルゴリズムは多クラス分類をサポートしている。
- 多クラス分類には一対多(OvR)手法が使用される。
# パーセプトロンインスタンス生成 ppn = Perceptron(n_iter=40, eta0=0.1, random_state=0, shuffle=True) # トレーニングデータをモデルに適合 ppn.fit(X_train_std, y_train) y_pred = ppn.predict(X_test_std) print('誤分類:%d' % (y_test != y_pred).sum()) print('正解率: %.2f' % accuracy_score(y_test, y_pred))
出力
誤分類:4 正解率: 0.91
学習結果のプロット
from matplotlib.colors import ListedColormap import matplotlib.pyplot as plt import warnings def versiontuple(v): return tuple(map(int, (v.split(".")))) def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02): # setup marker generator and color map markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) # plot the decision surface x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.4, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.6, c=cmap(idx), edgecolor='black', marker=markers[idx], label=cl) # highlight test samples if test_idx: # plot all samples if not versiontuple(np.__version__) >= versiontuple('1.9.0'): X_test, y_test = X[list(test_idx), :], y[list(test_idx)] warnings.warn('Please update to NumPy 1.9.0 or newer') else: X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx] plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='', alpha=1.0, edgecolor='black', linewidths=1, marker='o', s=55, label='test set') X_combined_std = np.vstack((X_train_std, X_test_std)) y_combined = np.hstack((y_train, y_test)) plot_decision_regions(X=X_combined_std, y=y_combined, classifier=ppn, test_idx=range(105, 150)) plt.xlabel('petal length [standardized]') plt.ylabel('petal width [standardized]') plt.legend(loc='upper left') plt.tight_layout() # plt.savefig('./figures/iris_perceptron_scikit.png', dpi=300) plt.show()
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