KaggleのNotebookでAutoGluonを使ってみる

※これは2021/02/26の記事です。指摘などありましたら気兼ねなくコメントお願いします

はじめに

以下の記事を読み、これを参考にしてKaggleのNotebookでAutoGluon（特にAutoGluon-Tabular）を使ってみようと試みたのですが、すんなりとはできませんでした。

原因として、この一年でAutoGluon自体にいくつか変更があったことなどが考えられます。また推奨される利用方法も変わったようです。そこで、そのあたりを考慮し、「KaggleのNotebookでAutoGluonを使ってみる」というところまでを実現しました。作成したNotebookの紹介と実現するまでに発生したエラー・解決方法を備忘録として残しておきます。

結論

以下のようなNotebookを作成しました

# https://github.com/awslabs/autogluon

!pip install --upgrade pip
!pip install --upgrade setuptools
!pip install --upgrade "mxnet<2.0.0"
!pip install autogluon.tabular

import pandas as pd
from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor

train= TabularDataset('../input/titanic/train.csv')
test = TabularDataset('../input/titanic/test.csv')

label='Survived'
time_limit=60
predictor = TabularPredictor(label=label).fit(train, time_limit=time_limit)

submission = pd.read_csv('../input/titanic/gender_submission.csv')
submission[label] = predictor.predict(test)
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
submission.head()

Public Scoreは0.78229と算出され、望む実装ができているようです！簡単！素晴らしい！

しかし、ちょっと不安な出力も…ひとまず棚に上げます。

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
earthengine-api 0.1.252 requires google-api-python-client>=1.12.1, but you have google-api-python-client 1.8.0 which is incompatible.

エラー＆解決の備忘録

大きく以下2点を実施しました。

• 他環境（Google Colab）での最新の成功例で試行
• 環境依存の問題？を確認

まずは、Google Colabでの最新の成功例を試してみました。以前書いた以下2件の記事でも紹介したコードです。

これは参考記事が公開されて以降のAutoGluonの変更点を考慮したものです。モジュールなどが異なります。TabularDataset、TabularPredictorを使うためにautogluon.tabularをインポートします。このコードをすべてコピーして、実行してみたのですが以下のようなエラーが生じました。

READMEを参考にしたコマンドなのですがここに原因がありそうです。

!pip install --upgrade pip
!pip install --upgrade setuptools
!pip install --upgrade "mxnet<2.0.0"
!pip install --pre autogluon

from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-974358aaf144> in <module>
----> 1 from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/autogluon/tabular/__init__.py in <module>
      1 import logging
      2 
----> 3 from autogluon.core.dataset import TabularDataset
      4 from autogluon.core.features.feature_metadata import FeatureMetadata
      5 

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/autogluon/core/__init__.py in <module>
      4 from .decorator import *
      5 from .utils.files import *
----> 6 from .scheduler.resource.resource import *
      7 from .scheduler.scheduler import *
      8 from . import metrics

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/autogluon/core/scheduler/__init__.py in <module>
----> 1 from .import remote, resource
      2 from .resource import get_cpu_count, get_gpu_count
      3 
      4 # schedulers
      5 from .scheduler import *

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/autogluon/core/scheduler/remote/__init__.py in <module>
      1 # remotes
----> 2 from .remote import *
      3 from .ssh_helper import *
      4 from .remote_manager import *

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/autogluon/core/scheduler/remote/remote.py in <module>
      9 from threading import Thread
     10 import multiprocessing as mp
---> 11 from distributed import Client
     12 
     13 from .ssh_helper import start_scheduler, start_worker

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/distributed/__init__.py in <module>
      2 import dask
      3 from dask.config import config
----> 4 from .actor import Actor, ActorFuture
      5 from .core import connect, rpc, Status
      6 from .deploy import LocalCluster, Adaptive, SpecCluster, SSHCluster

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/distributed/actor.py in <module>
      4 from queue import Queue
      5 
----> 6 from .client import Future, default_client
      7 from .protocol import to_serialize
      8 from .utils import iscoroutinefunction, thread_state, sync

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/distributed/client.py in <module>
     41 from tornado.ioloop import IOLoop, PeriodicCallback
     42 
---> 43 from .batched import BatchedSend
     44 from .utils_comm import (
     45     WrappedKey,

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/distributed/batched.py in <module>
      6 from tornado.ioloop import IOLoop
      7 
----> 8 from .core import CommClosedError
      9 from .utils import parse_timedelta
     10 

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/distributed/core.py in <module>
     18 from tornado.ioloop import IOLoop, PeriodicCallback
     19 
---> 20 from .comm import (
     21     connect,
     22     listen,

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/distributed/comm/__init__.py in <module>
     24 
     25 
---> 26 _register_transports()

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/distributed/comm/__init__.py in _register_transports()
     16 def _register_transports():
     17     from . import inproc
---> 18     from . import tcp
     19 
     20     try:

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/distributed/comm/tcp.py in <module>
     15 import dask
     16 from tornado import netutil
---> 17 from tornado.iostream import StreamClosedError
     18 from tornado.tcpclient import TCPClient
     19 from tornado.tcpserver import TCPServer

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tornado/iostream.py in <module>
    208 
    209 
--> 210 class BaseIOStream(object):
    211     """A utility class to write to and read from a non-blocking file or socket.
    212 

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tornado/iostream.py in BaseIOStream()
    284         self._closed = False
    285 
--> 286     def fileno(self) -> Union[int, ioloop._Selectable]:
    287         """Returns the file descriptor for this stream."""
    288         raise NotImplementedError()

AttributeError: module 'tornado.ioloop' has no attribute '_Selectable'

--preを外してみます。

!pip install --upgrade pip
!pip install --upgrade setuptools
!pip install --upgrade "mxnet<2.0.0"
!pip install autogluon

from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor

---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-974358aaf144> in <module>
----> 1 from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor

ModuleNotFoundError: No module named 'autogluon.tabular'

autogluon.tabularがないと言われていしまいました。それならとautogluon → autogluon.tabularにしてみると…成功しました！最終的に、以下のような修正で解決しました。

!pip install --upgrade pip
!pip install --upgrade setuptools
!pip install --upgrade "mxnet<2.0.0"
!pip install autogluon.tabular

2021/02/26、Kaggleでは、TabularDataset、TabularPredictorを使うためにautogluonではなくautogluon.tabularをインストールする必要があるということですね。色々気になっています

まとめ

「KaggleのNotebookでAutoGluonを使ってみる」というところまでを実現するために、作成したNotebookの紹介と、実現するまでに発生したエラー・解決方法を備忘録として記録しました。2021/02/26にした対応でしたが、今後もこのようなエラーが生じる恐れはあると思うので、あくまでも参考までにしていただけると幸いです。引き続きAutoGluonをはじめとするAutoMLをどんどん体験していきましょう！