多クラス分類(multiclass)

この記事を読む前に「LightGBMによるAI競馬予想(準備編)」の記事を先に読んでください。その中には、機械学習の基礎知識や、学習データで使う説明変数の内容など、他のデータ分析方法と共通する説明が含まれています。

「多クラス分類」は目的変数を多クラスに分類する方法です。「二値分類」の三値以上版みたいなイメージ。

ここに公開するPythonのソースコードは「正解率・適合率・再現率」の評価指標と「特徴量重要度」の可視化を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。

目的変数が4値以外の場合、LightGBMハイパーパラメータ(num_class)の修正が必要です。

ソースコードは学習用と予測用に分けてます。

欠損値(null)は、SQLで何らかの値(0など)に変換しておくことを前提にしてます。欠損値についてPythonでは何もしてないってことです。

学習用ソースコード

以下が「多クラス分類」で学習するPythonのソースコードです。この学習用ソースコードのファイル名は「multiclass_train.py」とします。

PythonのソースコードはUTF-8で保存する必要があります。

multiclass_train.py

import pandas as pd
import numpy as np
import lightgbm as lgb
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import precision_score
from sklearn.metrics import recall_score
from sklearn.metrics import f1_score

# CSVファイル読み込み
in_file_name = 'multiclass_train.csv'
df = pd.read_csv(in_file_name, encoding='SHIFT_JIS')

# 説明変数(x)と目的変数(y)を設定
target = 'target'
x = df.drop(target, axis=1).values # y以外の特徴量
y = df[target].values

# 説明変数の項目名を取得
feature = list(df.drop(target, axis=1).columns)

# 訓練データとテストデータを分割
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

# LightGBM ハイパーパラメータ
params = {
  'objective':'multiclass', # 目的 : 多クラス分類
  'metric':{'multi_error'}, # 評価指標 : 正答率
  'num_class':4             # クラス数 : 4
}

# モデルの学習
train_set = lgb.Dataset(x_train, y_train)
valid_sets = lgb.Dataset(x_test, y_test, reference=train_set)
model = lgb.train(params, train_set=train_set, valid_sets=valid_sets)

# モデルをファイルに保存
model.save_model('multiclass_model.txt')

# テストデータの予測
y_prob = model.predict(x_test)
y_pred = np.argmax(y_prob, axis=1)

# 評価指標
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average=None)
recall = recall_score(y_test, y_pred, average=None)
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average=None)
print('正解率 = ', accuracy)
print('適合率 = ', precision)
print('再現率 = ', recall)
print('F値    = ', f1)

# 特徴量重要度
importance = np.array(model.feature_importance())
df = pd.DataFrame({'feature':feature, 'importance':importance})
df = df.sort_values('importance', ascending=True)

n = len(df) # 説明変数の項目数を取得
values = df['importance'].values
plt.barh(range(n), values)

values = df['feature'].values
plt.yticks(np.arange(n), values) # x, y軸の設定

plt.savefig('multiclass_train.png', bbox_inches='tight', dpi=500)
plt.show()

学習データを作る

説明変数は他の分析方法と共通にしました。内容は「LightGBMによるAI競馬予想(準備編)」の記事を見てください。学習データのファイル名は「multiclass_train.csv」とします。

今回のサンプルでは目的変数の「確定着順」を、次のように分類してみます。

1着→3
2〜3着→2
4〜5着→1
上記以外→0

PC-KEIBAのWebサイトで、サンプルのSQLを公開しています。ユーザーがカスタマイズして利用することも可能ですし、SQLを学習したい方の参考にもなります。
https://pc-keiba.com/wp/multiclass/

LightGBMに学習させる

今回の例では、Cドライブの直下に「pckeiba」というフォルダを作って、

学習データ(multiclass_train.csv)
学習用ソースコード(multiclass_train.py)

2つのファイルを置きます。こういう状態です。

そして、コマンドプロンプトを起動し、次の2つのコマンドを「1行ずつ」実行してください。

cd C:\pckeiba
python multiclass_train.py

LightGBMが学習を開始します。処理が終わると評価指標を表示します。

モデルを評価する

今回のサンプルでは、次の3つの評価指標を表示します。

「正解率」= 全てのサンプルを正解した割合
「適合率」= 1と予測したサンプルのうち、実際に1であった割合
「再現率」= 実際に1であるサンプルのうち、1と予測した割合
「F値」= 適合率と再現率の調和平均を表す指標

適合率と再現率の評価指標は、目的変数=0,1,2,3の順で表示されます。

今回のモデルでは、このような結果になりました。これを競馬場や距離などレースの条件ごとに分析したら、もっと精度の高いモデルに出来るかもしれません。多クラス分類の評価指標は、この他にもあるのでググって研究してください。

このモデルを「multiclass_model.txt」に保存しています。このファイルは予想するとき使います。

特徴量重要度

参考として「特徴量重要度」の可視化を実装してます。特徴量重要度をざっくり言うと、重要度が高い説明変数ほど、目的変数である確定着順に対して影響力が強いということです。

これを見ながら説明変数を取捨選択したり、LightGBMパラメータをチューニングしたりします。

今回のモデルによる結果であるため、この結果がすべてのレースに当てはまると言うわけじゃないです。

いろいろ試してモデルの精度に納得したら、これを使って明日のレースを予想させます。

予測用ソースコード

以下が「多クラス分類」で予想するPythonのソースコードです。

PythonのソースコードはUTF-8で保存する必要があります。

multiclass_pred.py

import pandas as pd
import numpy as np
import lightgbm as lgb
import os
import sys

# 出馬表ファイル読み込み
fname = sys.argv[1]
x_test = np.loadtxt(fname, delimiter=',', skiprows=1)

# 1行だけの場合でも2次元配列に変換
if x_test.ndim == 1:
    x_test = x_test.reshape(1, -1)

# モデル読み込み
bst = lgb.Booster(model_file='multiclass_model.txt')

# テストデータの予測
y_prob = bst.predict(x_test, num_iteration=bst.best_iteration)
y_pred = np.argmax(y_prob, axis=1)

# 拡張子を除いたファイル名を取得
fname = os.path.splitext(os.path.basename(fname))[0]

# 予測値を出力
df = pd.DataFrame({'予測値':y_pred})
df.to_csv(fname + '_pred.csv', encoding='SHIFT_JIS', index=False)

# 予測確率を出力
df = pd.DataFrame({'0の確率':y_prob[:,0], '1の確率':y_prob[:,1], '2の確率':y_prob[:,2], '3の確率':y_prob[:,3]})
df.to_csv(fname + '_prob.csv', encoding='SHIFT_JIS', index=False)

出馬表データを作る

予測させる出馬表データは、学習データ作成のSQLと出力後のファイルを少し改造すれば作れます。学習データとの違いは次の2つです。

SQLで目的変数「target」の項目を消す。
SQLで予想するレースでレコードの抽出条件を設定する。

出馬表データのファイル名は何でも良いですが、ここでは「レースID(※1).csv」とします。
今回のサンプルでは「2023/02/04(土)小倉12R」を予想してみます。

(※1)レースID
年月日場R
yyyymmddjjrr(12桁)

PC-KEIBAのWebサイトで、サンプルのSQLを公開しています。ユーザーがカスタマイズして利用することも可能ですし、SQLを学習したい方の参考にもなります。
https://pc-keiba.com/wp/multiclass/

予測(予想)させる

先ほどと同じ「pckeiba」というフォルダに、

出馬表(レースID(※1).csv)
モデル(multiclass_model.txt)
予測用ソースコード(multiclass_pred.py)

3つのファイルを置きます。こういう状態です。

そして、コマンドプロンプトを起動し、次の2つのコマンドを「1行ずつ」実行してください。2番目は、予測用ソースコードの後に、半角スペースと出馬表のファイル名です。

cd C:\pckeiba
python multiclass_pred.py 202302041012.csv

処理が終わると2つのファイルが出力されます。「予測値」と「確率」のファイルです。

レースID(※1)_pred.csv (予測値)
レースID(※1)_prob.csv (確率)

このファイルには数値データしか含まれていないので、分かりにくいかもしれませんが、出馬表データと同じ馬番の昇順で出力されます。馬券を買うときは、SQLで馬番と馬名だけの出馬表をCSVに出力して、そこへ貼り付けて確率で並べ替えると便利です。例えば、こんな感じです。

「3の確率」上位3頭で、レース結果は3連複の払戻金が16,430円となりました。単勝の人気順は、③⑥⑩の組み合わせでした。

「多クラス分類」による競馬予想AIの話は以上です。

今回のサンプルはあくまで1つの「サンプル」でしかありません。完成させるのはユーザーのあなたです。