SVMKitはRumaleに改称されました。
Rumale🦆チートシート をご覧ください
Rumaleとは
Rubyで書かれた機械学習用のライブラリ。
https://github.com/yoshoku/Rumale
インストール
gem install rumale
データの準備
ここではirisのデータセットで分類を試す。
- label
Numo::Int32#shape=[150] - samples
Numo::DFloat#shape=[150,4]
require 'rumale'
require 'daru'
require 'rdatasets'
# データセットの読み込み
iris = RDatasets.load(:datasets, :iris)
# Daru::DataFrame
# ラベルの準備 # Numo::Int32#shape=[150]
iris_labels = iris['Species'].to_a
encoder = Rumale::Preprocessing::LabelEncoder.new
labels = encoder.fit_transform(iris_labels)
# 特徴量の準備 Numo::DFloat#shape=[150,4]
# (Daru -> NArray の変換はやや煩雑)
samples = Numo::DFloat[*iris[0..3].to_matrix.to_a]
分類モデル
# 線形SVM
model = Rumale::LinearModel::SVC.new(
reg_param: 0.0001,
fit_bias: true,
max_iter: 3000,
random_seed: 1
)
- いろいろ
# 決定木
model = Rumale::Tree::DecisionTreeClassifier.new(random_seed: 1)
# ランダムフォレスト
model = Rumale::Ensemble::RandomForestClassifier.new(random_seed: 1)
# K近傍法
model = Rumale::NearestNeighbors::KNeighborsClassifier.new(n_neighbors: 5)
# ナイーブベイズ
model = Rumale::NaiveBayes::GaussianNB.new
検証する
# KFold データセットの分割
kf = Rumale::ModelSelection::StratifiedKFold.new(
n_splits: 5,
random_seed: 1
)
# 交差検証
cv = Rumale::ModelSelection::CrossValidation.new(
estimator: model,
splitter: kf
)
report = cv.perform(samples, labels)
# 結果
scores = report[:test_score]
puts scores.sum / scores.size
# 0.9466666666666667
学習と予想
# 学習させる
model.fit(samples, labels)
# 予想
# 引数は 2D NArray。ここでは Numo::DFloat#shape=[150,4]
p model.predict(samples).to_a
モデルの保存、読み込み
# モデルの保存
File.binwrite("model.dat", Marshal.dump(model))
# モデルの読み込み
model = Marshal.load(File.binread("model.dat"))