OCI Always Free 環境でJupyter Notebookを使った機械学習 (2019/12/17)

この記事は「Oracle Cloud Infrastructure Advent Calendar 2019」の12月17日の記事として書かれています。

この記事でやっていること

• Oracle Cloud Infrastructure のAlways Freeの環境にVCN/Compute インスタンス/Autonomous Database(ADW)の作成
• Compute インスタンスに Jupyter Notebook環境をセットアップ
• Autonomous Databaseのデータを使って機械学習(決定木・ランダムフォレスト)

環境構築手順

1. 仮想クラウド・ネットワークの作成
2. Compute インスタンスの作成

3. Autonmous Database(今回はADW)の作成

4. Compute インスタンスにJupyter Notebook の環境セットアップ

5. Jupyter Notebook から Autonomous Databaseに接続し、機械学習の実施

1. 仮想クラウド・ネットワークの作成

OCI Webコンソールで仮想クラウド・ネットワーク(VCN)を作成
2019年12月5日からVirtual networking quickstartが追加され、
「VCN名」、「VCN CIDR」、「パブリックサブネットCIDR」、「プライベートサブネットCIDR」の4つの入力項目で簡単にVCN作成が可能に。

(QuickstartをつかってVCNを作成する場合 日本語表示で作成すると、サブネット名が「パブリック・サブネット-＜VCN名＞」のようになる表示言語を英語に変更することを推奨)
※ Always Free 環境はホームリージョンで作成可能です

2. Compute インスタンスの作成

Oracle Linux 7 をイメージとした Compute インスタンスを作成
- 「シェイプ、ネットワークおよびストレージ・オプションの表示」をクリックし、ネットワーキングの構成で、１．で作成した仮想クラウド・ネットワーク、パブリックサブネットを選択

- あわせて、「パブリックIPアドレスの割当て」にチェックして作成

3. Autonmous Database(今回はADW)の作成

Autonomous Databaseの作成からワークロード・タイプを「データ・ウェアハウス」を選択して作成

SQL Develoer Webなどを使って作業用ユーザを作成

CREATE USER scott IDENTIFIED BY password; 

GRANT DWROLE TO scott;
GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO scott;

GRANT
    SELECT ANY TABLE,
    UPDATE ANY TABLE,
    DELETE ANY TABLE,
    INSERT ANY TABLE
TO scott;

4. Compute インスタンスにJupyter Notebook の環境セットアップ

2.で作成したCompute インスタンス(OracleLinux)に ssh で接続 (opcユーザ)しJupyter Notebookをインストール

4-1. Python 3をインストール
4-1-1. EPELリポジトリ・Python3.6のインストール

sudo yum install -y oracle-epel-release-el7 oracle-release-el7
sudo yum install -y python36
sudo yum install -y libSM.x86_64
sudo yum install -y libXext.x86_64
sudo yum install -y libXrender.x86_64

4-1-2. mlevn(Python仮想環境セットアップ・アクティブ化)

python3.6 -m venv mlenv 
source mlenv/bin/activate

​
4-1-3. 機械学習で使用するライブラリをインストール(今回の手順実行のためのライブラリ)

pip3 install --upgrade pip
pip3 install pandas
pip3 install seaborn
pip3 install sklearn

4-1-4. Jupyterをインストール

python3 -m pip install jupyter

4-1-5. Oracle Instant Clientインストールと構成

sudo yum -y install oraclelinux-developer-release-el7
sudo yum -y install python-cx_Oracle
pip3 install cx_Oracle
sudo sh -c "echo /usr/lib/oracle/18.3/client64/lib > /etc/ld.so.conf.d/oracle-instantclient.conf"
sudo ldconfig

4-1-6. Autonomous Databaseのクライアント資格証明(ウォレット)のダウンロード
3.で作成したAutonomous Databaseの詳細画面から、「DB接続」をクリックし、「データベース接続」ダイアログから「ウォレットのダウンロード」をクリックし、Zipファイルをダウンロード

ダウンロードしたZipファイルを Compute インスタンスに転送(scpなど)し、解凍(解凍ディレクトリをメモ 例：/home/opc/wallet)
解凍したディレクトリにある sqlnet.ora ファイルを編集
「WALLET_LOCATION」行のDIRECTORYで指定している「~/network/admin」を解凍したディレクトリに変更

sqlnet.ora

WALLET_LOCATION = (SOURCE = (METHOD = file) (METHOD_DATA = (DIRECTORY="/home/opc/wallet")))
SSL_SERVER_DN_MATCH=yes

4-1-7. ノートブックを実行
環境変数を設定(LD_LIBRARY_PATH にはInstance Clientのパス、TNS_ADMINにはウォレットを解凍したディレクトリを指定)

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/oracle/18.3/client64/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export TNS_ADMIN=/home/opc/wallet
source mlenv/bin/activate
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 &

jupyterノートブックを実行時に表示されるトークンキーをメモ

    To access the notebook, open this file in a browser:
        file:///home/opc/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-2210-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://compute01:8888/?token=0e701120a4e7319ae8b970ac069fbfee53e7b07f072cc2dc
     or http://127.0.0.1:8888/?token=0e701120a4e7319ae8b970ac069fbfee53e7b07f072cc2dc     ```

5. Jupyter Notebook から Autonomous Databaseに接続し、機械学習の実施

5-1. クライアントPCから別のsshセッションでトンネリングを確立
$ ssh –i <private_key> opc@<public_IP_address> -L 8000:localhost:8888​
5-2. ローカルマシンでWebブラウザを開き以下URLにアクセス
http://localhost:8000
5-3. トークンの入力を求められたら、jupyter Notebookを実行時に表示されるトークンキーを入力

5-4. Jupyter NotebookからAutonomous Databaseに接続
Autonomous Databaseのユーザ名、パスワード および 解凍したウォレット内のtnsnames.oraから接続用サービス名を確認し、指定

Autonomous Databaseに接続し、DBバージョンを確認例

import cx_Oracle
con = cx_Oracle.connect('scott/<password>@orcl_medium')
print(con.version)
con.close()

Autonomous Databaseに接続し、shスキーマのSALES表の件数を確認例

import cx_Oracle
con = cx_Oracle.connect('scott/<password>@orcl_medium')
cur = con.cursor()        # opens cursor for statements to use
cur.execute('select count(*) from sh.sales')
for result in cur:        # prints all data
    print(result)
con.close()

CUSTOMERS表から男女別のCUST_VALIDを比較

import pandas.io.sql as psql
import cx_Oracle
import seaborn as sns
%matplotlib inline

con = cx_Oracle.connect('scott/<password>@orcl_medium')

sql = 'select CUST_GENDER,CUST_VALID from sh.customers'
df = psql.read_sql(sql,con)
sns.countplot('CUST_GENDER',hue='CUST_VALID',data=df)
# 列名は大文字で表記
con.close() 

機械学習

scikit-learnの中のライブラリtreeとscikit-learnのensembleの中のrandom forest classfierを使って
CUSTOMERS表のCUST_VALIDを予測する機械学習モデルを作成

• SELECT文で特徴量と目的変数を取得しDataFrameに格納

sql = 'select cust_id,cust_year_of_birth,CUST_GENDER,cust_postal_code,cust_valid from sh.customers'
df = psql.read_sql(sql,con)

• 欠損値処理とカテゴリ変数(文字)の変換処理

#欠損値処理
df['CUST_YEAR_OF_BIRTH'] = df['CUST_YEAR_OF_BIRTH'].fillna(df['CUST_YEAR_OF_BIRTH'].median())
df['CUST_POSTAL_CODE'] = df['CUST_POSTAL_CODE'].fillna(df['CUST_POSTAL_CODE'].median())

#カテゴリ変数の変換
df['CUST_VALID']=df['CUST_VALID'].apply(lambda x:1 if x == 'I' else 0)
df['CUST_GENDER']=df['CUST_GENDER'].apply(lambda x:1 if x == 'M' else 0)

• 学習データとテストデータに分割(今回は９割を学習データにしている)

X = df.loc[:, ["CUST_YEAR_OF_BIRTH","CUST_GENDER","CUST_POSTAL_CODE"]]
Y = df.loc[:, "CUST_VALID"]
(train_X, test_X ,train_y, test_y) = train_test_split(X, Y, test_size = 0.1, random_state = 666)

• 決定木モデル作成とテストデータでの検証、精度の確認

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf = clf.fit(train_X, train_y) # モデル作成!
pred = clf.predict(test_X)
print("Prediction Score: {}".format(clf.score(test_X, test_y)))

• ランダムフォレストモデル作成とテストデータでの検証

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf = clf.fit(train_X, train_y)
pred = clf.predict(test_X)

• 機械学習コード全体

ml4py.py

import pandas.io.sql as psql
import cx_Oracle
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import (roc_curve, auc, accuracy_score)
from sklearn.metrics import classification_report
con = cx_Oracle.connect('scott/<password>@orcl_medium')

sql = 'select cust_id,cust_year_of_birth,CUST_GENDER,cust_postal_code,cust_valid from sh.customers'
df = psql.read_sql(sql,con)
#欠損値処理
df['CUST_YEAR_OF_BIRTH'] = df['CUST_YEAR_OF_BIRTH'].fillna(df['CUST_YEAR_OF_BIRTH'].median())
df['CUST_POSTAL_CODE'] = df['CUST_POSTAL_CODE'].fillna(df['CUST_POSTAL_CODE'].median())

#カテゴリ変数の変換
df['CUST_VALID']=df['CUST_VALID'].apply(lambda x:1 if x == 'I' else 0)
df['CUST_GENDER']=df['CUST_GENDER'].apply(lambda x:1 if x == 'M' else 0)

X = df.loc[:, ["CUST_YEAR_OF_BIRTH","CUST_GENDER","CUST_POSTAL_CODE"]]
Y = df.loc[:, "CUST_VALID"]
(train_X, test_X ,train_y, test_y) = train_test_split(X, Y, test_size = 0.1, random_state = 666)

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf = clf.fit(train_X, train_y) # モデル作成!
pred = clf.predict(test_X)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y, pred, pos_label=1)
auc(fpr, tpr)
accuracy_score(pred, test_y)
classification_report(pred, test_y, labels=None)
print("Prediction Score: {}".format(clf.score(test_X, test_y)))
print("決定木モデルの精度: {:.6f}".format(accuracy_score(pred, test_y)))

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf = clf.fit(train_X, train_y)
pred = clf.predict(test_X)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y, pred, pos_label=1)
auc(fpr, tpr)
print("ランダムフォレストモデルの精度: {:.6f}".format(accuracy_score(pred, test_y)))
con.close() 

まとめと今後に向けて

Always Freeの環境(Compute インスタンスとAutonomous DB)を使ってJupyter Notebook で機械学習(決定木・ランダムフォレスト)の実施ができました。

2019年12月5日付けでOracle Databaseで機械学習、地理データ、グラフデータの分析機能が、有償オプションではなくなり、Standard Editionでも利用可能になりました。
Oracle Machine Learning API for Pythonは 「coming soon」ということなので、
Oralce Machine Learning for Pythonがリリースされた時点で比較できるようにしたいと思います。

参考情報

• Oracle Cloud の永久無料枠で ATP : Autonomous Transaction Processing を作ってみた
• Set Up a Machine-Learning Workbench on Oracle Cloud Infrastructure
• Oracle CloudにあるAutonomous Data WarehouseにJupyter Notebookから接続してみる
• Python (cx_Oracle) から２つ目のAutonomous Database (ADWやATP)に接続してみる