【AI】機械学習 by Python：分類編①～実装例と概説～

　機械学習に手を出しましたということで、最初に回帰分析の実装例の解説をしてきた。

【AI】機械学習 by Python：回帰分析編①～実装例と概説～

前回にて、機械学習で用いるプログラミング言語「Python」をインストールした。　早速今回から、実際に機械学習のプログラムをPythonコードで書き、それを1つずつ詳しく見ていく。　まずは教師あり学習の1つである、回帰分析から。環境...

　今回は同じ要領で、教師あり学習の1つである「分類」についてみていく。

環境は下記を想定。
OS：Windows10(64bit版)
Pythonインストール環境：Anaconda3
Pythonバージョン：3.7
エディタ：Jupyter Notebook

実装例
分類概説
次回予告

実装例

　実際に、Pythonで分類のプログラムを実装した場合にどうなるか。
　下に例を示す。

# モジュールのインポート
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from matplotlib.colors import ListedColormap
import sklearn
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import metrics

# データセットのインポート
file=pd.read_csv('logistic.csv',header=None)

# データの割り振り
X=file.iloc[:,0:2]
Y=file.iloc[:,2]

# データセットを学習データ（8割）とテストデータ（2割）に分割（random_stateは0）
X_train, X_test, Y_train, Y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)
# 分割の確認
print('分割の確認：',X_train.shape, X_test.shape, Y_train.shape, Y_test.shape)

# 学習実行
# インスタンスの作成
model=LogisticRegression()
# モデルの作成
model.fit(X_train,Y_train)

# 直線の確認
# 切片
print('切片の値 = ', model.intercept_)
# 係数
print('係数の値 = ', model.coef_)

# 学習データからの予測値
pred_train = model.predict(X_train)
# テストデータからの予測値
pred_test = model.predict(X_test)

# 学習データを用いた分類モデルの評価
print('正解率(学習データ) = ', metrics.accuracy_score(Y_train, pred_train))
print('適合率(学習データ) = ', metrics.precision_score(Y_train, pred_train))
print('再現率(学習データ) = ', metrics.recall_score(Y_train, pred_train))
print('F値(学習データ) = ', metrics.f1_score(Y_train, pred_train))

# テストデータを用いた分類モデルの評価
print('正解率(テストデータ) = ', metrics.accuracy_score(Y_test, pred_test))
print('適合率(テストデータ) = ', metrics.precision_score(Y_test, pred_test))
print('再現率(テストデータ) = ', metrics.recall_score(Y_test, pred_test))
print('F値(テストデータ) = ', metrics.f1_score(Y_test, pred_test))

# データセットおよび直線の図示
plt.figure(figsize=(4,4))
plt.scatter(file.iloc[:,0], file.iloc[:,1],c=file.iloc[:,2], cmap=ListedColormap(['#FF0000', '#0000FF']))
plt.plot(file.iloc[:,0], -file.iloc[:,0]*model.coef_[0,0]/model.coef_[0,1]-model.intercept_[0]/model.coef_[0,1])
plt.show()

　ただし、「#」以降の記述はコメントであり、プログラムに直接影響はしない。

　上記プログラムを実行すると、例えば次のような結果が出力される。

分割の確認： (160, 2) (40, 2) (160,) (40,)
切片の値 =  [-9.71024304]
係数の値 =  [[0.04871103 1.89741032]]
正解率(学習データ) =  0.91875
適合率(学習データ) =  0.9195402298850575
再現率(学習データ) =  0.9302325581395349
F値(学習データ) =  0.9248554913294798
正解率(テストデータ) =  0.875
適合率(テストデータ) =  0.8125
再現率(テストデータ) =  0.8666666666666667
F値(テストデータ) =  0.8387096774193549