交差検証 scikit-learn

7月 14, 2023

交差検証

ythonとscikit-learnを使用して交差検証を行う基本的なコードを以下に示します。

この例では、K-Fold交差検証を使用します。

また、結果をグラフ化するためにmatplotlibを使用します。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# データセットのロード
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 分類器のインスタンス化
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=1234)

# 交差検証のスコアを計算
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)

# スコアの平均と標準偏差を計算
mean_score = np.mean(scores)
std_dev = np.std(scores)
print(f"Average score: {mean_score}")
print(f"Standard deviation: {std_dev}")

# 結果のグラフ化
plt.bar(range(1, len(scores) + 1), scores)
plt.ylim([0.0, 1.0])
plt.xlabel('Fold')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Cross-validation scores')
plt.show()

このコードは、Irisデータセットを使用して決定木分類器の交差検証を行います。

cross_val_score関数は、分類器、特徴量、ターゲット、および分割数（この場合は5）を引数に取り、各分割に対するスコアの配列を返します。

最後に、各分割のスコアを棒グラフで表示します。

これにより、モデルのパフォーマンスがどの程度一貫しているか（つまり、分割によって大きく変動しないか）を視覚的に確認できます。

[実行結果]

コード解説

このコードは、scikit-learnを使用して決定木分類器を交差検証するためのサンプルコードです。

以下にコードの詳細を説明します。

1行目から5行目:

必要なモジュールと関数をインポートします。
load_iris関数は、Irisデータセットをロードするために使用されます。
cross_val_score関数は、指定した分類器とデータセットで交差検証を行い、スコアを計算します。DecisionTreeClassifierは、決定木分類器のクラスです。
matplotlib.pyplotモジュールは、グラフの可視化のために使用されます。
numpyモジュールは、数値計算をサポートするために使用されます。

8行目から9行目:

load_iris関数を使用してIrisデータセットをロードし、Xとyに特徴量とラベルを格納します。

12行目:

DecisionTreeClassifierをインスタンス化します。
random_stateパラメータは、再現性のために乱数生成器のシードを設定します。

15行目:

cross_val_score関数を使用して交差検証のスコアを計算します。
cross_val_score関数は、指定された分類器とデータセットを使用して、指定された分割数（この場合は5）で交差検証を実行し、各分割のスコアを返します。
これらのスコアはscoresに格納されます。

18行目から21行目:

scoresの平均値と標準偏差を計算します。
np.mean関数はスコアの平均を計算し、np.std関数はスコアの標準偏差を計算します。
print関数では、平均スコアと標準偏差をコンソールに出力します。

24行目から29行目:

結果を棒グラフで可視化します。
plt.bar関数を使用して棒グラフを作成し、plt.ylimでy軸の範囲を設定します。
plt.xlabelとplt.ylabelでx軸とy軸のラベルを指定し、plt.titleでグラフのタイトルを設定します。
最後に、plt.showでグラフを表示します。

このコードは、Irisデータセットを使用して決定木分類器の交差検証を行い、結果を可視化する例です。

分類器やデータセットを変更することで、他の問題に対しても同様の手順を実行できます。