概要
過去に Ruby で SVM を試しました
今回は Python の scikit-learn を使って SVM を試してみます
環境は Jupyter notebook 上にプリインストールされている scikit-learn を使います
環境
- macOS 10.15.5
- Python 3.8.3
- scikit-learn 0.22.1 on Jupyter notebook
学習データとテストデータのダウンロード
前回と同じ SVM 用の手書き文字データを使います
wget 'https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/multiclass/pendigits'wget https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/multiclass/pendigits.t
データの読み込み
SVM のデータフォーマットである libsvm データフォーマットであれば load_svmlight_file というメソッドがそのまま使えます
from sklearn.datasets import load_svmlight_file
index_train, label_train = load_svmlight_file("./pendigits")こんな感じでラベルとデータの部分に分割してくれます
学習させる
では学習させます
scikit-learn に svm を使います
from sklearn import svm
clf = svm.SVC()
clf.fit(index_train, label_train)たったこれだけです
svm.SVC で SVM 用のオブジェクトを作成しあとは fit で学習データを与えればこれだけで学習できます
clf は classifier の略で分類器になります
この分類器を使ってテストデータを評価してみます
評価する
テストデータを読み込んでテストしてみましょう
index_test, label_test = load_svmlight_file("./pendigits.t")
clf.predict(index_test)まずテストデータを評価するとテストデータがどれに分類されたかの結果の配列が返ってきます
配列はテストデータの行分あります
あとはこの結果の配列と label_test の値を比較すれば OK です
正解率を出すのに便利な accuracy_score という関数があるのでこれを使います
result = clf.predict(index_test)
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(label_test, result)これで実行すると「0.9817038307604345」という値が得られると思います
前回 Ruby で 0.9824 くらいだったのでほぼ同じ値になりました
今回は SVM のカーネルやガンマ値などのチューニングは行わなかったのでそこの誤差が出た感じだと思います
ちなみにデフォルトは SVC(C=1.0, break_ties=False, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='scale', kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) でした
各パラメータの意味はこちらがわかりやすく解説しています
おまけ: モデルを保存するには
pickle という機能があるのでこれを使えば外部に保存できます
import pickle
s = pickle.dumps(clf)
clf = pickle.loads(s)再度使う場合は pickle.loads すれば OK です
最後に
Python の scikit-learn を使って SVM を試してみました
データさえあれば SVM の仕組みを知らなくても簡単に分類することができました
コードの行数も Ruby のときに比べてだいぶ少なくて済むのも嬉しい点かなと思います
0 件のコメント:
コメントを投稿