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defragTreesがよさそう

ちゃお……†

今回はdefragTreesという機械学習ライブラリを紹介します。

defragTreesとは

RandomForestやXGBoostなどに対して、できるだけ精度やカバレッジを下げないようにしつつ、モデルをシンプルに(ルールを減らす)表現する手法を使ったライブラリです。
ルールが少ないので人間が見たときのわかりやすさがあります。
cap 2016-11-29 0.47.38.png
たとえば、元はシンプルなデータ(Figure 1 の a)でもアンサンブル学習すると無駄に複雑になってしまうことがあります (Figure 1 の b)。そこで、defragTreesを使うとオリジナルと同じようなシンプルさになります (Figure 1 の c)。

使い方


from defragTrees import DefragModel

Kmax = 10 # uppder-bound number of rules to be fitted
mdl = DefragModel(modeltype='regression') # change to 'classification' if necessary.
mdl.fit(y, X, splitter, Kmax)

splitterとしてRのRandomForest, XGBoostやscikit-learnのデータが使えます。

scikit-learnでirisを分類してdefragしてみる

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from defragTrees import DefragModel

iris = load_iris()
tree = GradientBoostingClassifier()
tree.fit(iris.data, iris.target)

splitter = DefragModel.parseSLtrees(tree)
mdl = DefragModel(modeltype='classification')
mdl.fit(iris.target, iris.data, splitter, 10, fittype='FAB')

ここでprint(mdl)するとルールを見ることができます。

[Rule  1]
y = 0 when
     x_4 < 0.800000

[Rule  2]
y = 1 when
     x_2 < 3.150000
     x_3 < 4.750000
     x_4 >= 0.800000

[Rule  3]
y = 2 when
     x_1 >= 4.950000
     x_3 >= 3.900000
     x_4 >= 1.350000

[Otherwise]
y = 0

シンプルなルールでirisを分類できることがわかりました。


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