Python - 機械学習① 分類

機械学習による分類を行ってみます。

まずは分類問題用のデータを準備します。

分類問題のデータ準備

データを原点から近いか遠いかで２つの種類に分け、さらに学習データとテストデータに分け、最終的に４種類のデータを準備します。

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# matplotlibとnumpyをインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# x軸の範囲を定義
x_max = 1
x_min = -1

# y軸の範囲を定義
y_max = 2
y_min = -1

# スケールを定義（１単位に何点を使うか）
SCALE = 50

# テストデータの割り合い(全データに対してテストデータは30%)
TEST_RATE = 0.3

# データ生成
x = np.arange(x_min, x_max, 1 / float(SCALE)).reshape(-1, 1) 
# xの2乗
y = x ** 2
y_noise = y + np.random.randn(len(y), 1) * 0.5  # ノイズを乗せる

# 学習データとテストデータに分割（分類問題、回帰問題で使用）
def split_train_test(array):
    length = len(array)
    n = int(length * (1 - TEST_RATE))
    
    indices = list(range(length))
    np.random.shuffle(indices)
    idx_train = indices[:n]
    idx_test = indices[n:]
    
    return sorted(array[idx_train]), sorted(array[idx_test])

# インデックスリストを分割
indices = np.arange(len(x))     # インデックス値のリスト
idx_train, idx_test = split_train_test(indices)

# 学習データ
x_train = x[idx_train]
y_train = y_noise[idx_train]   # ノイズが乗ったデータ

# テストデータ
x_test = x[idx_test]
y_test = y_noise[idx_test]     # ノイズが乗ったデータ

# クラスの閾値。原点からの半径
CLASS_RADIUS = 0.6

labels = (x ** 2 + y_noise ** 2) < CLASS_RADIUS ** 2

# 学習データとテストデータに分割
label_train = labels[idx_train]     # 学習データ
label_test  = labels[idx_test]      # テストデータ

## グラフ描画

# 近いか遠いかで２種類に分け、さらに学習データとテストデータに分ける。全部で３種類。

# 学習データ（近い）散布図
plt.scatter(x_train[label_train], y_train[label_train], c='black', s=30, marker='*', label='near train')
# テストデータ（遠い）散布図
plt.scatter(x_train[label_train != True], y_train[label_train != True], c='black', s=30, marker='+', label='far train')

# テストデータ（近い）散布図
plt.scatter(x_test[label_test], y_test[label_test], c='red', s=30, marker='^', label='near test')
# テストデータ（遠い）散布図
plt.scatter(x_test[label_test != True], y_test[label_test != True], c='blue', s=30, marker='x', label='far test')

# 元の線を点線スタイルで表示
plt.plot(x, y, linestyle=':', label='non noise curve')

# クラスの分離円
circle = plt.Circle((0, 0), CLASS_RADIUS, alpha=0.1, label='near area')
ax = plt.gca()
ax.add_patch(circle)

# x軸とy軸の範囲を設定
plt.xlim(x_min, y_max)
plt.ylim(y_min, y_max)

# 凡例の表示位置を指定
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='uppder left', borderaxespad=0)

# グラフを表示
plt.show()

[実行結果]

結果

近いエリア(near are)の中に、黒い★マーク(near train)と赤い▲マーク(near test)が含まれ、黒い＋マーク(far train)と青い×マーク(far test)が含まれていないことが分かります。

これで分類問題用の４種類のデータを準備することができました。

分類

上記で準備したデータを使って分類処理を行っていきます。

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# 分類問題を解くためにSVMとういうアルゴリズムをインポート
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

# [x, y]の組み合わせからなる学習データとテストデータの配列を作成
data_train = np.c_[x_train, y_train]
data_test  = np.c_[x_test, y_test]

# SVMの分類器を作成、学習
classifier = svm.SVC(gamma=1)
classifier.fit(data_train, label_train.reshape(-1))

# テストデータで評価（予測）
pred_test = classifier.predict(data_test)

# Accuracyを表示
print('accuracy_score:\n', accuracy_score(label_test.reshape(-1), pred_test))
print()

# 混合行列を表示
print('Confusion matrix:\n', confusion_matrix(label_test.reshape(-1), pred_test))

[実行結果] 
accuracy_score:
 0.8666666666666667


Confusion matrix:
 [[15  4]
 [ 0 11]]

accuracyは正答率を意味し、テストデータ全体における正解の割り合いを表します。

86.6%であればまあまあの分類性能ということになるでしょうか。