洋食の日記

「た・である」調ではなく「です・ます」調で書きはじめれば良かったなと後悔してる人のブログです

RubyでLIBSVM形式のファイルを扱うLibSVMLoaderをバージョンアップした

久しぶりにLibSVMLoaderをアップデートした。

$ gem install libsvmloader

これまでNMatrixで特徴ベクトルとラベルを表現していたが、これをRubyのArrayに変えた。Arrayにすることで、NMatrixだけでなくNumo::NArrayでも使用できる。

require 'libsvmloader'
require 'nmatrix/nmatrix'

# LIBSVM形式のファイルを読み込む。
samples, labels = LibSVMLoader.load_libsvm_file('foo.t')

# ArrayをもとにNMatrixによるサンプル行列・ラベルベクトルを生成する。
samples_nm = N[*samples]
labels_nm = N[*labels]
require 'libsvmloader'
require 'numo/narray'

# LIBSVM形式のファイルを読み込む。
samples, labels = LibSVMLoader.load_libsvm_file('foo.t')

# ArrayをもとにNumo::NArrayによるサンプル行列・ラベルベクトルを生成する。
samples_na = Numo::NArray[*samples]
labels_na = Numo::NArray[*labels]

また、liblinear-rubyは、RubyのArrayでデータをやりとりするので、より使いやすくなる。

$ gem install liblinear-ruby

例として、pendigitsデータセットを分類する。

$ wget https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/multiclass/pendigits
$ wget https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/multiclass/pendigits.t

訓練は次のようになる。

require 'libsvmloader'
require 'liblinear'

# pendigitsの訓練データセットを読み込む。
samples, labels = LibSVMLoader.load_libsvm_file('pendigits')

# Liblinearで線形サポートベクターマシンを学習する。
Liblinear.quiet_mode
model = Liblinear.train(
  { solver_type: Liblinear::L2R_L2LOSS_SVC },
  labels,
  samples
)

# 学習したモデルを保存する。
model.save('pendigits.model')

そしてテストは次のようになる。

require 'libsvmloader'
require 'liblinear'

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

# 学習したモデルを読み込む。
model = Liblinear::Model.load('pendigits.model')

# テストデータのラベルを推定する(predictメソッドにはサンプルを1つずつ渡す)。
predicted = samples.map { |s| Liblinear.predict(model, s).to_i }

# 正解ラベル数をカウントする。
n_samples = labels.size
n_corrects = Array.new(n_samples) { |n| labels[n] == predicted[n] ? 1 : 0 }.count(1)

# 分類の正確度を出力する。
puts "Accuracy: %.4f" % (n_corrects.fdiv(n_samples))

これらのスクリプトを実行すると、正確度が出力される。約9割が正解している。

Accuracy: 0.8788

だいたい以上のような感じ。インターフェースはあまり変えなかった。label_dtypeやvalue_dtypeオプションを使用すると、ラベルや特徴ベクトルの型を指定できる。また、LIBSVM形式では、特徴ベクトルの添字が1から始まるが、zero_basedオプションにtrueを渡せば、0から始まるとして読み込みを行う。詳しくはドキュメントで。

https://www.rubydoc.info/gems/libsvmloader/0.2.0/LibSVMLoader