SVMKitにK分割交差検証を追加した

はじめに

SVMKitで「LIBSVM相当のことができるように」と思い、K分割交差検証（K-fold cross validation）を追加した。一度、cross validationするためのデータを分割するクラスを追加した段階で「これでminimum viable productかな」と思って、0.2.2としてリリースした。その後、予想していたよりもサクッとcross validationが実装できたので、0.2.3としてリリースした。

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使い方

データ分割クラスStratifiedKFold（もしくはKFold）と適当な分類器クラスを、CrossValidationクラスに渡して、performメソッドを実行すると交差検証が始まる形とした。performメソッドは、scikit-learnと同様に、実行時間やテストデータセットのスコアが配列で入ったHashを返す。

require 'svmkit'

# LIBSVM形式のデータを読み込む（LIBSVM Dataのpendigitsデータセット）．
samples, labels = SVMKit::Dataset.load_libsvm_file('pendigits')

# カーネルSVMをOne-vs-Restで多値分類器にする．
kernel_svc =
  SVMKit::KernelMachine::KernelSVC.new(reg_param: 1.0, max_iter: 1000, random_seed: 1)
ovr_kernel_svc = SVMKit::Multiclass::OneVsRestClassifier.new(estimator: kernel_svc)

# StratifiedなK-fold分割を行うクラスを生成する（シャッフルして、各クラスで5分割する）．
kf = SVMKit::ModelSelection::StratifiedKFold.new(n_splits: 5, shuffle: true, random_seed: 1)

# カーネルSVMの性能を交差検証で確認する．
cv = SVMKit::ModelSelection::CrossValidation.new(estimator: ovr_kernel_svc, splitter: kf)
kernel_mat = SVMKit::PairwiseMetric::rbf_kernel(samples, nil, 0.005)
report = cv.perform(kernel_mat, labels)

# 平均正確度を出力する．
mean_accuracy = report[:test_score].inject(:+) / kf.n_splits
puts(sprintf("Mean Accuracy: %.1f%%", 100.0 * mean_accuracy))

同じ様なことを、CrossValidationクラスではなく、データ分割のStratifiedKFoldクラスだけを使って行うと次のようになる。

require 'svmkit'

# LIBSVM形式のデータを読み込む（LIBSVM Dataのpendigitsデータセット）．
samples, labels = SVMKit::Dataset.load_libsvm_file('pendigits')

# StratifiedなK-fold分割を行うクラスを生成する（シャッフルして、各クラスで5分割する）．
kf = SVMKit::ModelSelection::StratifiedKFold.new(n_splits: 5, shuffle: true, random_seed: 1)

# K-fold cross validation法で分類精度を評価する．
scores = kf.split(samples, labels).map do |train_ids, test_ids|
  # 訓練データセットとテストデータセットに分ける．
  train_samples = samples[train_ids, true]
  train_labels = labels[train_ids]
  test_samples = samples[test_ids, true]
  test_labels = labels[test_ids]
  # 訓練データでカーネルSVMを学習する．
  kernel_matrix = SVMKit::PairwiseMetric::rbf_kernel(train_samples, nil, 0.005)
  base_classifier =
    SVMKit::KernelMachine::KernelSVC.new(reg_param: 1.0, max_iter: 1000, random_seed: 1)
  classifier = SVMKit::Multiclass::OneVsRestClassifier.new(estimator: base_classifier)
  classifier.fit(kernel_matrix, train_labels)
  # テストデータで学習したカーネルSVMの分類精度を評価する．
  kernel_matrix = SVMKit::PairwiseMetric::rbf_kernel(test_samples, train_samples, 0.005)
  classifier.score(kernel_matrix, test_labels)
end

# 平均正確度を出力する．
mean_accuracy = scores.inject(:+) / kf.n_splits
puts sprintf("Accuracy: %.1f%%", 100.0 * mean_accuracy)

これらを実行すると、以下のような5分割交差検証の分類精度が出力される。

$ ruby svmkit_validation.rb
Accuracy: 98.3%

おわりに

つまらないものですが、よろしくお願い致します。

Numo::Linalgのバックエンドライブラリを良い感じに読み込むライブラリを作った

はじめに

Numo::Linalgは、numpy.linalgに相当するもので、QR分解や特異値分解を行うメソッドを提供する。これら線形代数の機能は、いわゆるBLAS/LAPACK系のバックエンドライブラリの関数を呼び出すことで実現している。このバックエンドライブラリは、まだ開発途中（？）にあるため、.soファイルを読み込むようになっている。例えばmacOSでは、共有ライブラリの拡張子が.dylibになるため、バックエンドライブラリを指定する必要がある。これについては、詳細なドキュメントが先日公開された（感謝）。

Numo::Linalg - Selecting Backend Library

一方で、Numo::Linalgを使ったライブラリを作っていると「シンプルにrequire 'hoge'とかで上手いことできれば便利だな〜」という気持ちもあり、個人的にローダーを作っていた。元日だし、せっかくなので、gemとして公開することにした。

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インストール

$ gem install numo-linalg-autoloader

使い方

requireするだけでよい。バックエンドライブラリを読み込むのに失敗するとRuntimeErrorだします。

require 'numo/linalg/autoloader'

仕組み

RbConfig::CONFIG['host_os']でOSを取ってきて、適切な拡張子を選択する。そして、Intel MKL, OpenBLAS, BLAS/LAPACKの順に、インストールされているだろうディレクトリを探していく。環境変数のLD_LIBRARY_PATHが設定されていれば、そこを優先的に探すようにしている。一通り必要なライブラリがそろったものを、バックエンドライブラリとして読み込む。

numo-linalg-autoloader/autoloader.rb at master · yoshoku/numo-linalg-autoloader · GitHub

ATLASは、UbuntuとCentOSのパッケージでファイル名が異なったこと、macOSでは（例えばHomebrewなど）簡単にインストールする術がなかったのでサポートしなかった。OpenBLASも、UbuntuのパッケージではLAPACKのインターフェースを含まないなどの違いがあるので、ソースからビルドしてインストールすることをおすすめする。この他、macOSでは、Accelerate FrameworkでBLAS/LAPACKは提供されているが、LAPACKEは提供されていない（ので、Homebrewなどでインストールする必要があるが、うまみはあまりない）。Intel MKLかOpenBLASを使用することをおすすめする。

おわりに

私自身Numo::NArrayとNumo::Linalgのユーザーなので、上記の様なOSなど環境に依らないバックエンドライブラリを読み込む仕組みが、Numo::Linalgに組み込まれるまでサポートするつもりでいます。あと勝手に（Numo::Linalg::Autoloaderという）クラス生やして申し訳ありません 🙇🏻‍♂️ 🙇🏻‍♂️ 🙇🏻‍♂️

つまらないものですが、よろしくお願い致します。

SVMKitで使用する線形代数ライブラリをNumo::NArrayに移行した

SVMKitでは、線形代数ライブラリにNMatrixを使用していたが、パフォーマンスと将来性からNumo::NArrayに移行した。Numo::NArrayのメソッド等は、NMatrixともNumpyとも違うが、specを用意しておいて淡々と作業した。思い切った移行だけど、ユーザーも少ないので大丈夫と思いたい😅

つまらないものですが、よろしくお願い致します。

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vimのnativeなpackage管理でsyntasticをインストールした

はじめに

rubocopするのを忘れがちで、vimで（自動で）できてくれると嬉しいので、syntasticを入れることにした。使ってるvimのバージョンは8.0.1200なので、nativeなpackage管理を使ってインストールすることにした。

インストール

パッケージを入れるためのディレクトリを作って、そこにsyntasticをgit cloneするだけでよい。

$ mkdir -p ~/.vim/pack/plugins/start
$ cd ~/.vim/pack/plugins/start/
$ git clone --depth=1 https://github.com/vim-syntastic/syntastic.git

.vimrcは以下のとおり。設定については、公式のモノやカッコイイ感じのモノを参考にすると良い。

" set statusline=%F とかがあって
set statusline+=%#warningmsg#
set statusline+=%{SyntasticStatuslineFlag()}
set statusline+=%*

let g:syntastic_always_populate_loc_list = 0
let g:syntastic_auto_loc_list = 0
let g:syntastic_check_on_open = 1
let g:syntastic_check_on_wq = 1
" rubocop動かしますよ〜
let g:syntastic_ruby_checkers = ['rubocop']

おわりに

ガリガリ書いてる段階で自動でrubocopが走るのが重い。もうちょっと考える。

機械学習ライブラリSVMKitにカーネルSVMを追加した

はじめに

Pure Rubyな機械学習ライブラリSVMKitにカーネルSVMを追加しました。カーネルSVMは、Pure Rubyでは速度的にツラいものがあるかな？と思っていたが、機械学習ライブラリとしては実装されているべきものなので追加した。※それ以前にLogistic Regressionを追加したけどブログに書くのを失念した...

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インストール

行列・ベクトルをあつかうのでNMatrixに依存する。

$ gem install nmatrix svmkit

使い方

Pythonのscikit-learnライクを意識してきたけど、今回はちょっと違うものにしてみた。 入力データとして、特徴ベクトルを与えるのが機械学習ライブラリでは一般的だが、SVMKitではカーネル行列を与える形にした。libsvmでいうところのprecomputed kernelという形式となる。 これは、世にある全てのカーネル関数を実装するのは難しいことと、ライブラリ利用者が適切なカーネルを選択できるように、という思いから。RBFカーネルやシグモイドカーネルは実装してある。

libsvm dataのサイトにあるpendigitsデータセットを読み込んで、分類するコードは以下の通り。 まずは、分類機の訓練から。

require 'svmkit'
require 'libsvmloader'

# libsvm形式の訓練データセットを読み込む。
samples, labels = LibSVMLoader::load_libsvm_file('pendigits', stype: :dense)

# RBFカーネル行列を計算する。※パラメータγは0.005とした。
kernel_matrix = SVMKit::PairwiseMetric::rbf_kernel(samples, nil, 0.005)

# カーネルSVMを用意する。
base_classifier =
  SVMKit::KernelMachine::KernelSVC.new(reg_param: 1.0, max_iter: 1000, random_seed: 1)

# one-vs-restで多値分類器とする。
classifier = SVMKit::Multiclass::OneVsRestClassifier.new(estimator: base_classifier)

# 分類器を訓練する。
classifier.fit(kernel_matrix, labels)

# 分類器を保存する。
File.open('trained_classifier.dat', 'wb') { |f| f.write(Marshal.dump(classifier)) }

そして、訓練済みの分類器を読み込んで、テストデータを分類するコード。

require 'svmkit'
require 'libsvmloader'

# libsvm形式のテストデータセットを読み込む。
samples, labels = LibSVMLoader::load_libsvm_file('pendigits.t', stype: :dense)

# カーネル行列を計算するために、訓練データセットも読み込む。※ラベル情報は不要
tr_samples, = LibSVMLoader::load_libsvm_file('pendigits', stype: :dense)

# 訓練済みの分類器を読み込む。
classifier = Marshal.load(File.binread('trained_classifier.dat'))

# テストデータ-訓練データ間でRBFカーネル行列を計算する。
kernel_matrix = SVMKit::PairwiseMetric::rbf_kernel(samples, tr_samples, 0.005)

# テストデータのラベルを推定し、分類結果のAccuracyを出力する。
puts(sprintf("Accuracy: %.1f%%", 100.0 * classifier.score(kernel_matrix, labels)))

結果としてAccuracyは97.6%となった。

トイデータでの実験

訓練データがこれで、

テストデータがこれ。

テストデータのラベルを、SVMKitのカーネルSVMで学習して推定すると、

こうじゃ!!うまく非線形データを分類できている。

おわりに

つまらないものですが、よろしくお願い致します。