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4/20 代表通信~これであなたもKagglerに!PyCaretに関して

こんばんは。代表の草場です。

本日は嫁の味噌ラーメンを食べて一日開始。卵も入っていました。おいしく一日が始まりました。

今回は、趣向を変えて、PyCaretというライブラリの紹介をします。やじろべえさんの「機械学習の自動化ライブラリ「PyCaret」を使ってみた」を参考にしています。

世界最大のデータコンペ、Kaggle。Kaggleへの挑戦を始めたものの、挫折するケースが多いです。シンラボにはKaggle部があるので、私は継続できています。継続しづらい理由の一つが、すぐに結果にならない点かなと。そこで、自分もデータ解析の自動化ツールなど探していましたが、一つの選択肢はDataRobotです。現在はCOVID-19解析用に、無料公開もされています。金額が、、ということで、なかなか使えていませんでした。他のみGoogleのAutoMLとか。

ここで発見したのが、PyCaretです。Google Colaboratoryを使って、タイタニックのデータでとりあえず試してみました。とりあえず、

pip install pycaret

でインストール。タイタニックのtraining dataをまず読み込みます。通常はこの後に、フィーチャーエンジニアリングという特徴量いじりをやる形です。ここを自動化してくれるのが、PyCaretです。

以下の前処理をやってくれる形。

タイタニックデータは分類問題のため、PyCaretのclassification関数を使います。setup関数を使って、前処理。setup関数の引数に目的変数がどの列にあるかを指定し、使いたくない列がある場合はignore_featuresでリストに渡してあげます。

from pycaret.classification import *

exp1 = setup(df, target = ‘Survived’, ignore_feature=[‘PassengerId]

実行後、以下のような結果がでます(一部)

Description value
0 session_id 8260
1 Target Type Binary
2 Label Encoded None
3 Original Data (891, 12)
4 Missing Values True


さて、モデルの作成と結果を見たい場合が以下のコードです。

compare_models()

すると、以下の結果(一部)

Model Accuracy AUC Recall Prec. F1
0 Decision Tree Classifier 0.834800 0.813200 0.719900 0.828500 0.769800
1 CatBoost Classifier .834700 0.876000 0.677900 0.867400 0.759500
2 Extreme Gradient Boosting 0.823600 0.869700 0.698600 0.822900 0.753200
3 Ridge Classifier 0.821900 0.000000 0.740400 0.785600 0.761000
4 Logistic Regression 0.820300 0.868200 0.732100 0.790400 0.756700
5 Gradient Boosting Classifier 0.818700 0.857800 0.669400 0.831100 0.739700
6 Extra Trees Classifier 0.815500 0.858300 0.685500 0.817800 0.739400

 

さらに、アンサンブル、スタッキングもやってくれます(省略)。便利だー。

可視化は以下のコード。

adaboost = create_model(‘ada’)

plot_model(adaboost, plot=’auc’)

今後も使った結果を掲載していきます!

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