代表的な機械学習アルゴリズム4つの精度を不倫データで比較する。

変なタイトル…。

またも前回の続きですが、udemyで紹介される機械学習アルゴリズムは以下の4つ。

というより、多すぎて試しきれず、以下の4つに絞ったというか。

  • ロジスティック回帰
  • k近傍法
  • サポートベクトルマシン
  • ナイーブベイズ分類

これらをデフォルトのまま使って予測精度を比較してみようかなと。

まずは不倫データを整えます。前回までの記事にコードのコピペです。

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame, Series
import statsmodels.api as sm

def is_affairs(affairs):
        return 1 if affairs > 0 else 0

X = sm.datasets.fair.load_pandas().data
Y = X.affairs.apply(is_affairs)

X.drop("affairs", inplace=True, axis=1)

occs = pd.get_dummies(X.occupation)
occs.columns = Series(["occ" + str(num) for num in range(1,7)])
occs.drop("occ1", axis=1, inplace=True)
occs_husb = pd.get_dummies(X.occupation_husb)
occs_husb.columns = Series(["occ_husb" + str(num) for num in range(1,7)])
occs_husb.drop("occ_husb1", axis=1, inplace=True)

X = pd.concat([X, occs, occs_husb], axis=1)
X.drop(["occupation", "occupation_husb"], inplace=True, axis=1)

ここからが本番。4つのアルゴリズムそれぞれに不倫データを適用してモデルを作り、予測、精度(スコア)を算出。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.cross_validation import train_test_split

classes = (LogisticRegression, KNeighborsClassifier, SVC, GaussianNB)
results = DataFrame([[cls.__name__ for cls in classes], [.0 for _ in range(len(classes))]]).T
results.columns = ["class", "score"]

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, train_size=0.9)

scores = Series([.0 for _ in range(len(classes))])
for n, cls in enumerate(classes):
    obj = cls()
    obj.fit(X_train, Y_train)
    pred = obj.predict(X_test)
    scores[n] = accuracy_score(Y_test, pred)

results.score = scores

その結果が以下。

                  class     score
0    LogisticRegression  0.729984
1  KNeighborsClassifier  0.682889
2                   SVC  0.729984
3            GaussianNB  0.690738

うーん、アルゴリズムやデータによって多少変わるようです、としか言えない…。

例えばSVCなら、コンストラクタに渡すパラメータkernelを他のアルゴリズムに変えるだけでも、精度に差が出てくるかもしれません。

kernel : string, optional (default='rbf')
     Specifies the kernel type to be used in the algorithm.
     It must be one of 'linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid', 'precomputed' or
     a callable.
     If none is given, 'rbf' will be used. If a callable is given it is
     used to pre-compute the kernel matrix from data matrices; that matrix
     should be an array of shape ``(n_samples, n_samples)``.

udemyのpython機械学習講座もそろそろお終いなので、寂しい限り。

とはいえ、まだ入り口に小指が入った程度だと自覚しているので、ここから更に薬指程度まで踏み込むにはどうしたものか、と次の題材を探しているところです。

これ ↓ もいいんですけど、いきなり難しいんですよね…。それでも少しずつ進めてはいるんですが。

そのうち紹介したいと思います。

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