はじめに

2021/08/17: ライブラリ名を変更したことに伴い、内容を更新

本記事は、前回の記事の続きです。ただ、このまま読み進めても理解できるようにしています。

前回の記事では、有力なAutoMLツールであるAutoGluonのテーブルデータ学習用クラス、TabularPredictorの話をしました。

そのとき、「このクラスのfitメソッドはscikit-learnのものとは異なり、説明変数と目的変数の両者を同じデータフレームにまとめて渡す作りになっている」ということを書きました。また、「簡単なラッパクラスを書けば(scikit-learnとの)互換性を実現できそうに見える」とも書きました。

今回は、scikit-learn互換のためのTabularPredictorのラッパクラスを実際に作ってみましたので、その紹介をしていきます。これがあればTabularPredictorの持つAutoMLの機能を、既存のコードのscikit-learnの学習処理と差し替えることが容易になります。

TabularPredictorのラッパクラス

TabularPredictorのラッパクラスは、サンプルを含めて「skautogluon」という名前で公開しています。MITライセンスです。
https://github.com/kzkymn/skautogluon/

インストール方法

お使いのLinuxにある、Python3環境で以下のコマンドを実行してインストールできるようにしています。Python3.7以降であれば問題ないと思います。
Macでも動くかもしれませんが、WindowsはAutoGluon自体が非対応のためおそらく動かないと思います。

pip install git+https://github.com/kzkymn/skautogluon.git#egg=skautogluon

使い方

AutoGluonのTabularPredictorのかわりに、先ほどインストールしたskautogluonにあるTabularPredictorWrapperを使います。下記のコードでインポートができます。

from skautogluon import TabularPredictorWrapper

学習機能の使い方

TabularPredictorWrapperはscikit-learnのものと同じく、fitに説明変数Xと目的変数yを渡すことで学習ができるようになっています。

save_path = 'agModels-predictClass'
predictor = TabularPredictorWrapper(path=save_path).fit(X=X_train, y=y_train)

なお、TabularPredictorWrapperのコンストラクタに渡しているpathはオリジナルのTabularPredictorにもあったもので、AutoGluonの学習結果やモデルファイルを保存する先のパスです。

このように、オリジナルのTabularPredictorの持つコンストラクタ引数は基本的に、TabularPredictorWrapperでもサポートしています。

ちなみに、本記事の例として使っているデータはsklearn.datasets.fetch_openml関数でdata_id=179を指定して取得したものです。これはちょうど公式チュートリアルのtabular-quickstartで使っているデータとほぼ等価¹なものにあたります。

具体的には下記のようなコードでデータを取得し、学習用・テスト用にデータを分けていると考えて下さい。

X, y = sklearn.datasets.fetch_openml(data_id=179, return_X_y=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.33, random_state=42)

説明変数・目的変数の外観は、それぞれ以下のとおりです。

説明変数5行プレビュー

	age	workclass	fnlwgt	education	education-num	marital-status	occupation	relationship	race	sex	capitalgain	hoursperweek	native-country
0	2	State-gov	77516	Bachelors	13	Never-married	Adm-clerical	Not-in-family	White	Male	1	2	United-States
1	3	Self-emp-not-inc	83311	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Exec-managerial	Husband	White	Male	0	0	United-States
2	2	Private	215646	HS-grad	9	Divorced	Handlers-cleaners	Not-in-family	White	Male	0	2	United-States
3	3	Private	234721	11th	7	Married-civ-spouse	Handlers-cleaners	Husband	Black	Male	0	2	United-States
4	1	Private	338409	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Prof-specialty	Wife	Black	Female	0	2	Cuba

目的変数5行プレビュー²

0    <=50K
1    <=50K
2    <=50K
3    <=50K
4    <=50K
Name: class, dtype: category
Categories (2, object): ['>50K', '<=50K']

学習が始まると、以下のようなメッセージが出力されていきます。

Beginning AutoGluon training ...
AutoGluon will save models to "agModels-predictClass/"
AutoGluon Version:  0.2.0
Train Data Rows:    32724
Train Data Columns: 14
Preprocessing data ...
AutoGluon infers your prediction problem is: 'binary' (because only two unique label-values observed).
    2 unique label values:  ['<=50K', '>50K']
    If 'binary' is not the correct problem_type, please manually specify the problem_type argument in fit() (You may specify problem_type as one of: ['binary', 'multiclass', 'regression'])
Selected class <--> label mapping:  class 1 = >50K, class 0 = <=50K
(後略)

推論やその他機能の使い方

fit以外のメソッドの使い方は、特段TabularPredictorのものとは変わりません。
例えばpredictなら、説明変数のみが入ったデータフレームを渡せば推論結果を得ることができます。

y_pred = predictor.predict(X_test)
print("Predictions:  \n", y_pred)

上のコードであれば、以下のような出力が得られるはずです。

Predictions:  
 7762     <=50K
23881    <=50K
30507    <=50K
28911    <=50K
19484    <=50K
         ...  
15968     >50K
37984     >50K
31513     >50K
46024    <=50K
2946     <=50K
Name: y, Length: 16118, dtype: object

オリジナルのTabularPredictorにはleaderboardメソッドがあり、学習時に作ったモデルを精度順に表示することができます。

TabularPredictorWrapperにもleaderboardメソッドがあります。
ただし上で説明したfitメソッドと仕様を合わせるため、オリジナルのものとは違って、説明変数と目的変数を別々の引数でleaderboardに渡す仕様にしています。

predictor.leaderboard(X_test, y_test, silent=True)

こちらの実行結果は以下のような表になります。今回のデータではブースティング木やニューラルネットが上位を占めていることがわかります。

	model	score_test	score_val	pred_time_test	pred_time_val	fit_time	pred_time_test_marginal	pred_time_val_marginal	fit_time_marginal	stack_level	can_infer	fit_order
0	LightGBMXT	0.856744	0.86	0.0326574	0.0175004	0.327207	0.0326574	0.0175004	0.327207	1	True	3
1	LightGBM	0.856682	0.8596	0.0928633	0.0175211	0.314495	0.0928633	0.0175211	0.314495	1	True	4
2	XGBoost	0.856062	0.8536	0.143337	0.0195582	1.18695	0.143337	0.0195582	1.18695	1	True	11
3	NeuralNetMXNet	0.855813	0.858	2.01173	0.307559	56.0177	2.01173	0.307559	56.0177	1	True	12
4	NeuralNetFastAI	0.854821	0.8564	0.202868	0.0504737	22.9124	0.202868	0.0504737	22.9124	1	True	10
5	CatBoost	0.85451	0.8536	0.0263336	0.0155103	2.28564	0.0263336	0.0155103	2.28564	1	True	7
6	WeightedEnsemble_L2	0.854014	0.8636	3.74805	1.71425	90.8635	0.00588965	0.00274515	0.953759	2	True	14
7	LightGBMLarge	0.851594	0.8528	0.0429571	0.0317025	3.88792	0.0429571	0.0317025	3.88792	1	True	13
8	RandomForestEntr	0.833664	0.8352	0.264694	0.227056	1.31782	0.264694	0.227056	1.31782	1	True	6
9	RandomForestGini	0.833478	0.8348	0.27859	0.112005	1.09688	0.27859	0.112005	1.09688	1	True	5
10	ExtraTreesEntr	0.831679	0.8348	0.319609	0.459777	0.928697	0.319609	0.459777	0.928697	1	True	9
11	ExtraTreesGini	0.830996	0.8344	0.354856	0.458674	0.898111	0.354856	0.458674	0.898111	1	True	8
12	KNeighborsUnif	0.726765	0.7328	0.114152	0.108575	0.0209086	0.114152	0.108575	0.0209086	1	True	1
13	KNeighborsDist	0.717769	0.7164	0.122203	0.112647	0.0328131	0.122203	0.112647	0.0328131	1	True	2

ちょっと進んだfitの使い方

TabularPredictorWrapperのfitの引数には、説明変数や目的変数に加えてTabularPredictorのものと同じオプションを渡すことができます。
以下の例では、学習の制限時間にあたるtime_limitを渡しています。

time_limit = 60
predictor.fit(X_train, y_train, time_limit=time_limit)

もし、オリジナルのTabularPredictorにおけるtuning_dataにあたる引数をfitに渡したい場合は、Xやyと同様に、チューニング用のバリデーションデータを説明変数と目的変数に分けたまま、それぞれX_tuningとy_tuningに渡します。
具体例は以下のとおりです。

# load datasets same as train.csv and test.csv in https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/
X, y = sklearn.datasets.fetch_openml(data_id=179, return_X_y=True)

X_train, X_test_base, y_train, y_test_base = train_test_split(
    X, y, test_size=0.33, random_state=42)

X_val = X_test_base[:int(len(X_test_base)/2)]
y_val = y_test_base[:int(len(X_test_base)/2)]
X_test = X_test_base[int(len(X_test_base)/2):]
y_test = y_test_base[int(len(y_test_base)/2):]

predictor = TabularPredictorWrapper(eval_metric=metric).fit(
    X=X_train, y=y_train,
    X_tuning=X_val, y_tuning=y_val,
    time_limit=time_limit)

おわりに

本記事で紹介したTabularPredictorWrapperがあれば、冒頭の説明どおりにTabularPredictorの機能を既存のコードのscikit-learnの学習処理と差し替えることができ、すぐさまAutoGluonの持つ豊富なAutoMLの機能を試すことができます。また、Pipelineに組み込んで実行することもできるようになります。

TabularPredictorWrapperにより、AutoGluonがより使いやすく・活用されやすくなることを期待しています。

下記でプレビューしている範囲で言えば、age列の値が異なっているように見えるのですが、今回の本題ではないので詳しい調査はしていません。 ↩
カテゴリ値が['>50K', '<=50K']であることからわかるように、今回のデータは二値分類ができるものになっています。 ↩