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CUBE SUGAR CONTAINER

技術系のこと書きます。

Python: scikit-learn の手書き数字データセットを SVM で分類してみる

今回は表題の通り scikit-learn の手書き数字データセットをサポートベクターマシンを使って分類してみることにする。

下準備

あらかじめ必要な Python パッケージをインストールしておく。

$ pip install scikit-learn scipy matplotlib

分類対象を確認する

実際に分類する前にどんなデータなのかを確認しておく。 データセットの中からランダムにサンプリングしたものを matplotlib で可視化する。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import division
from __future__ import unicode_literals
from __future__ import print_function

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
from sklearn import datasets


def main():
    digits = datasets.load_digits()
    X = digits.data
    y = digits.target

    print('データセットの点数: {N}'.format(N=X.shape[0]))
    print('各データの次元数: {dimension}'.format(dimension=X.shape[1]))

    # データの中から 25 点を無作為に選び出す
    p = np.random.random_integers(0, len(X), 25)

    # 選んだデータとラベルを matplotlib で表示する
    samples = np.array(list(zip(X, y)))[p]
    for index, (data, label) in enumerate(samples):
        # 画像データを 5x5 の格子状に配置する
        plt.subplot(5, 5, index + 1)
        # 軸に関する表示はいらない
        plt.axis('off')
        # データを 8x8 のグレースケール画像として表示する
        plt.imshow(data.reshape(8, 8), cmap=cm.gray_r, interpolation='nearest')
        # 画像データのタイトルに正解ラベルを表示する
        plt.title(label, color='red')

    # グラフを表示する
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

上記を実行すると次のような結果が得られる。 ひとつひとつのデータは 64 (8x8) 次元のグレースケール画像になっている。 見た感じだいぶ粗め。

f:id:momijiame:20160103141211p:plain

SVM で分類する

どういったデータなのかひとまず確認できたところで早速分類してみよう。 scikit-learn には SVM の分類器として sklearn.svm.SVC がある。

次のサンプルコードでは sklearn.svm.SVC に適切なパラメータを与えて手書き数字データセットを分類させている。 その際、K-fold 交差検証を使うことでその汎化性能 (未知のデータに対処する能力) を調べている。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import division
from __future__ import unicode_literals
from __future__ import print_function

from sklearn import datasets
from sklearn import cross_validation
from sklearn import svm
from sklearn import metrics


def main():
    digits = datasets.load_digits()
    X = digits.data
    y = digits.target

    scores = []
    # K-fold 交差検証でアルゴリズムの汎化性能を調べる
    kfold = cross_validation.KFold(len(X), n_folds=10)
    for train, test in kfold:
        # デフォルトのカーネルは rbf になっている
        clf = svm.SVC(C=2**2, gamma=2**-11)
        # 訓練データで学習する
        clf.fit(X[train], y[train])
        # テストデータの正答率を調べる
        score = metrics.accuracy_score(clf.predict(X[test]), y[test])
        scores.append(score)

    # 最終的な正答率を出す
    accuracy = (sum(scores) / len(scores)) * 100
    msg = '正答率: {accuracy:.2f}%'.format(accuracy=accuracy)
    print(msg)


if __name__ == '__main__':
    main()

上記を実行すると、次のように 98.27% の正答率が得られた。

正答率: 98.27%

適切なパラメータの調べ方

先ほどのサンプルコードを見ると、パラメータの C と gamma がマジックナンバーになっている。 では、このマジックナンバーをどうやって調べたかというと、次のようにして汎化性能が高くなるものを総当りで調べた。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import division
from __future__ import unicode_literals
from __future__ import print_function

import itertools
import operator

from sklearn import datasets
from sklearn import cross_validation
from sklearn import svm
from sklearn import metrics


def _print_result(percentage, C_n, gamma_n):
    """ 正答率とそれに使われたパラメータを出力する """
    msg = '正答率 {percentage:.2f}% C=2^{C} gamma=2^{gamma}'.format(
        percentage=percentage,
        C=C_n,
        gamma=gamma_n,
    )
    print(msg)


def main():
    # 数値画像のデータを読み込む
    digits = datasets.load_digits()
    X = digits.data
    y = digits.target

    # パラメータ C の候補 (2^-5 ~ 2^5)
    Cs = [(2 ** i, i) for i in range(-5, 5)]
    # パラメータ gamma の候補 (2^-12 ~ 2^-5)
    gammas = [(2 ** i, i) for i in range(-12, -5)]  # 2^-12 ~ 2^-5
    # 上記のパラメータが取りうる組み合わせ (デカルト積) を作る
    parameters = itertools.product(Cs, gammas)

    results = []
    # 各組み合わせで正答率にどういった変化があるかを調べていく
    for (C, C_n), (gamma, gamma_n) in parameters:
        scores = []
        # 正答率は K-fold 交差検定 (10 分割) で計算する
        kfold = cross_validation.KFold(len(X), n_folds=10)
        # 教師信号を学習用と検証用に分割する
        for train, test in kfold:
            # 前述したパラメータを使って SVM (RBF カーネル) を初期化する
            clf = svm.SVC(C=C, gamma=gamma)
            # 学習する
            clf.fit(X[train], y[train])
            # 検証する
            score = metrics.accuracy_score(clf.predict(X[test]), y[test])
            scores.append(score)
        # 正答率をパーセンテージにしてパラメータと共に表示する
        percentage = (sum(scores) / len(scores)) * 100
        results.append((percentage, C_n, gamma_n))
        _print_result(*results[-1])

    # 正答率の最も高かったパラメータを出力する
    sorted_result = sorted(results, key=operator.itemgetter(0), reverse=True)
    print('--- 最適なパラメータ ---')
    _print_result(*sorted_result[0])

if __name__ == '__main__':
    main()

上記を実行すると、次のようにパラメータ毎の正答率が順に出力されたあとに最も正答率の高かった (= 汎化性能の良い) パラメータが表示される。

正答率 81.91% C=2^-5 gamma=2^-12
正答率 90.09% C=2^-5 gamma=2^-11
正答率 91.37% C=2^-5 gamma=2^-10
...(省略)...
正答率 95.60% C=2^4 gamma=2^-8
正答率 81.53% C=2^4 gamma=2^-7
正答率 49.87% C=2^4 gamma=2^-6
--- 最適なパラメータ ---
正答率 98.27% C=2^2 gamma=2^-11

今後の課題

めでたしめでたし、とは残念ながらいかない。 上記の手法を 784 (28x28) 次元の MNIST データセットに適用してみたところ、今度は全然性能が得られない…。 次元と共に計算量も増えるし困ったもんだ。