皆さんこんにちは。今日も引き続きChatGPT先生をお迎えして、「ChatGPTとPythonで学ぶ Permutation Importance」というテーマで雑談したいと思います。それではChatGPT先生、よろしくお願いします。

assistant:

こんにちは、みなさん。そして、いつも私を招待してくださるホストの方に感謝します。本日は、「Permutation Importance」について理解を深めていきましょう。

Permutation Importanceは、特徴量がモデルの予測結果にどの程度影響を与えるかを評価する方法の一つです。これは一般的に機械学習モデルが非常に複雑で、どの特徴が予測に影響を与えているのかを理解するのが難しい場合に有用な方法です。

ある特徴がどれだけ重要かを計算するために、我々はその特徴量をデータセットでシャッフルし、その特徴量が混乱した状態でモデルがどれだけパフォーマンスが落ちるか（つまり、予測エラーがどれだけ増えるか）を調べます。この結果、その特徴量の「importance」、つまり、重要度が推算されます。

それではPythonと特にeli5というライブラリを使ってPermutation Importanceを計算する例を見てみましょう。ます、適当なデータセットと機械学習モデル（例えばランダムフォレストクラス分類器）を使って訓練を行います。

import eli5
from eli5.sklearn import PermutationImportance
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# X, y are your dataset.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

model = RandomForestClassifier(random_state=0).fit(X_train, y_train)

訓練が終わった後、Permutation Importanceを次のように計算します。

perm = PermutationImportance(model, random_state=1).fit(X_test, y_test)
eli5.show_weights(perm, feature_names = X_test.columns.tolist())

このコードが出力する表は、各特徴量の重要度を数値で示したものです。数値が高ければ高いほど、その特徴が重要であることを示します。この結果から、どの特徴がモデルの予測性能に影響を与えているのか、または影響を与えていないのかを把握することができます。

以上が、Permutation Importanceについての基本的な説明とそのPythonでの計算例です。バリエーションや詳しい説明は各種参考文献やAPIの詳細なドキュメンテーションを参照していただければと思います。モデルの解釈性や特徴選択の際に有用な方法の一つだと思いますので、ぜひ試してみてください。

user:

次のエラーが出たので解決したコードを書いてください。

---------------------------------------------------------------------------
ImportError                               Traceback (most recent call last)
Cell In[3], line 1
----> 1 import eli5
      2 from eli5.sklearn import PermutationImportance
      3 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/eli5/__init__.py:13
      6 from .formatters import (
      7     format_as_html,
      8     format_html_styles,
      9     format_as_text,
     10     format_as_dict,
     11 )
     12 from .explain import explain_weights, explain_prediction
---> 13 from .sklearn import explain_weights_sklearn, explain_prediction_sklearn
     14 from .transform import transform_feature_names
     17 try:

File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/eli5/sklearn/__init__.py:3
      1 # -*- coding: utf-8 -*-
      2 from __future__ import absolute_import
----> 3 from .explain_weights import (
      4     explain_weights_sklearn,
      5     explain_linear_classifier_weights,
      6     explain_linear_regressor_weights,
      7     explain_rf_feature_importance,
      8     explain_decision_tree,
      9 )
     10 from .explain_prediction import (
     11     explain_prediction_sklearn,
     12     explain_prediction_linear_classifier,
     13     explain_prediction_linear_regressor,
     14 )
     15 from .unhashing import (
     16     InvertableHashingVectorizer,
     17     FeatureUnhasher,
     18     invert_hashing_and_fit,
     19 )

File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/eli5/sklearn/explain_weights.py:78
     73 from eli5.transform import transform_feature_names
     74 from eli5._feature_importances import (
     75     get_feature_importances_filtered,
     76     get_feature_importance_explanation,
     77 )
---> 78 from .permutation_importance import PermutationImportance
     81 LINEAR_CAVEATS = """
     82 Caveats:
     83 1. Be careful with features which are not
   (...)
     90    classification result for most examples.
     91 """.lstrip()
     93 HASHING_CAVEATS = """
     94 Feature names are restored from their hashes; this is not 100% precise
     95 because collisions are possible. For known collisions possible feature names
   (...)
     99 the result is positive.
    100 """.lstrip()

File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/eli5/sklearn/permutation_importance.py:7
      5 import numpy as np
      6 from sklearn.model_selection import check_cv
----> 7 from sklearn.utils.metaestimators import if_delegate_has_method
      8 from sklearn.utils import check_array, check_random_state
      9 from sklearn.base import (
     10     BaseEstimator,
     11     MetaEstimatorMixin,
     12     clone,
     13     is_classifier
     14 )

ImportError: cannot import name 'if_delegate_has_method' from 'sklearn.utils.metaestimators' (/usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/metaestimators.py)

assistant:

エラーメッセージを見ると、「sklearn.utils.metaestimators」から「if_delegate_has_method」をインポートできないという問題が発生しています。これは、おそらく使用しているsklearnのバージョンとeli5のバージョンの間に互換性の問題があるからだと思われます。

この問題を解決するアプローチはいくつかありますが、主な方法は次のとおりです：

sklearnのバージョンを下げます：
おそらく最新のバージョンのsklearnが互換性の問題を引き起こしています。下記のようにバージョンを下げてみてください：

!pip install scikit-learn==0.23.1

eli5の代わりにsklearn-inspectionを使用します：
もし可能であれば、Permutation Importance計算のために eli5 の代わりに sklearn 自身の inspection モジュールを使用することもできます。eli5 に似ていますが、より直感的で直接的なAPIを提供しています。使用例は以下のようになります：

from sklearn.inspection import permutation_importance

# model = The model you trained.
r = permutation_importance(model, X_test, y_test, n_repeats=30, random_state=0)

# The values towards top are most important features
for i in r.importances_mean.argsort()[::-1]:
    if r.importances_mean[i] - 2 * r.importances_std[i] > 0:
        print(f"{X_test.columns[i]:<8}"
        f"{r.importances_mean[i]:.3f}"
        f" +/- {r.importances_std[i]:.3f}")

こちらは sklearn 自身の一部であるため、利用するにあたって互換性の問題が発生する可能性が低いです。

user:

sklearn-inspection を使って、Permutation Importanceについて学ぶコードを書いてください。その際に、コード中で説明を日本語でできるだけ詳しく書いてください。

assistant:

もちろんです。ここでは、irisデータセットとランダムフォレスト分類器を利用して、sklearn.inspectionモジュールを使用したPermutation Importanceの例を示します。

まずは必要なパッケージのインポートとデータセットの準備から始めます。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.inspection import permutation_importance
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# iris データセットのロード
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# データセットをトレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=42)

# ランダムフォレストモデルで学習
model = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

次に、計算したモデルでPermutation Importanceを算出します。

# Permutation Importanceの計算
result = permutation_importance(model, X_val, y_val, n_repeats=10, random_state=42)

# 特徴名
features = iris.feature_names

# 重要度順（降順）に特徴をソート
sorted_idx = result.importances_mean.argsort()[::-1]

# 何回もパーミュテーションを行った結果の平均を取得
importances_mean = result.importances_mean[sorted_idx]

# 標準偏差も計算
importances_std = result.importances_std[sorted_idx]

# プロット作成
plt.figure()
plt.title("Permutation Importance")
plt.barh(range(X.shape[1]), importances_mean, color="b", xerr=importances_std, align="center")
plt.yticks(range(X.shape[1]), np.array(features)[sorted_idx])
plt.xlabel("Permutation Importance")
plt.show()

ここで表示されるグラフは各特徴のPermutation Importanceを示しています。棒グラフの長さが特徴が持つ重要度を示し、バーの誤差範囲（黒線）は重要度の不確かさを示します。これにより各特徴がモデルの予測にどれだけ影響を及ぼすかを視覚的に把握することができます。

この例では iris データセットを使いましたが、他のデータセットや別の機械学習モデルで同様に試すことができます。以上が sklearn.inspection モジュールを使ったPermutation Importanceの計算方法です。

user:

できました。これは、RandomForestに限らず、あらゆる機械学習モデルに使えるのでしょうか？

assistant:

はい、その通りです。Permutation Importanceはモデルアグノスティックな手法で、つまりどの種類のモデルに対しても使うことが可能です。ランダムフォレストだけでなく、決定木やロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、あらゆる種類のモデルに対してPermutation Importanceを計算することができます。

ただし、モデルがスケールに敏感であるか、特定の特徴間の相互作用を重視している場合、Permutation Importanceの結果は注意深く解釈する必要があります。特徴量をランダムにシャッフルするという手法は、特徴量間の相関関係を無視してしまうため、これに敏感なモデルでは真の特徴の重要性が正確に反映されない可能性があります。

user:

Permutation Importanceに対する理解を深めるため、Permutation Importanceの計算をスクラッチで実装してください。

assistant:

もちろんです。以下に、専門ライブラリを使用せずにPermutation Importanceの計算をするPythonコードを示します。

この例では、NumPyとscikit-learnを用いて、Permutation Importanceを求める手法を説明します。使用するデータセットはIrisデータセット、学習モデルはランダムフォレスト分類器とします。

まず、必要なライブラリをインポートし、データをロードしてモデルを学習させます。

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

model = RandomForestClassifier(random_state=0)
model.fit(X_train, y_train)

次に、モデルが最初の予測結果と比較してどれだけ悪化するかをチェックするため、特定の列をランダムにシャッフルします。

def calculate_permutation_importance(model, X_test, y_test, loss_func):
    base_error = loss_func(model.predict(X_test), y_test)
    feature_importances = []
    
    for i in range(X_test.shape[1]):
        X_test_copy = X_test.copy()
        np.random.shuffle(X_test_copy[:, i])
        
        new_error = loss_func(model.predict(X_test_copy), y_test)
        importance = base_error - new_error
        feature_importances.append(importance)
    
    return np.array(feature_importances)

# Loss function as mean squared error
def mse(y_pred, y_true):
    return np.mean((y_pred - y_true) ** 2)

importances = calculate_permutation_importance(model, X_test, y_test, mse)

# Print the importance of each feature
for i, imp in enumerate(importances):
    print(f'Feature {i}: {imp}')

この書き出しでは、各特徴がモデルの予測結果にどの程度影響を与えるかについての情報が表示されます。値が大きいほど、特徴をランダムにシャッフルしたときに生成された予測エラーも大きくなるため、その特徴が重要であることを示します。

ますめデータセットや差し替えたいモデルを変更すると、それぞれの特徴の重要度が変わるかもしれません。それは、あるモデルがある特徴を重視する一方で、別のモデルではそうでない場合があるためです。ですので、特徴の重要度はそのモデルのコンテキストに依存しています。

以上で特徴の重要度をPermutation Importanceで計算する基本的な手法をScratchで実装しました。ただし、これは基本的なものであり、より良い結果を得るためにはリピート数や乱数生成など、さらなる最適化手法を追加することが可能です。

user:

次のような結果が得られました。

Feature 0: 0.0
Feature 1: 0.0
Feature 2: -0.18421052631578946
Feature 3: -0.15789473684210525

importanceが負の値になっているのは、それで良いのでしょうか？

また、分類問題を解いているのに、mse を使っているようですが、それで良いのでしょうか？

assistant:

ご質問ありがとうございます。

Permutation Importanceが負の値になっている理由：
Permutation Importanceが負になるということは、特徴をシャッフルした結果、モデルの予測エラーが元の予測エラーよりも小さくなったことを示しています。つまり、その特徴をランダムにシャッフルすることでモデルの性能がむしろ向上したということになります。これは通常、その特徴がモデルにとって「有害」であったか、ランダムノイズであった可能性があるためです。
分類問題でのmse（平均二乗誤差）の使用：
おっしゃるとおり、mseは回帰問題で使用される誤差関数で、分類問題では一般的には使用されません。分類問題の場合、0-1損失（正解すれば0、誤答すれば1を返す）や交差エントロピー損失などがより適切です。この例では単純化のためにmseを使用しましたが、分類問題でPermutation Importanceを計算する際には0-1損失や交差エントロピー損失を使用することをお勧めします。

以下に、0-1損失を用いてPermutation Importanceを計算するスクラッチ実装を示します。

def calculate_permutation_importance(model, X_test, y_test):
    base_error = np.mean(model.predict(X_test) != y_test)
    importances = []
    for i in range(X_test.shape[1]):
        X_test_copy = X_test.copy()
        np.random.shuffle(X_test_copy[:, i])
        new_error = np.mean(model.predict(X_test_copy) != y_test)
        importance = new_error - base_error
        importances.append(importance)
    return np.array(importances)

# 0-1 Lossを使用
importances = calculate_permutation_importance(model, X_test, y_test)

# Print the importance of each feature
for i, imp in enumerate(importances):
    print(f'Feature {i}: {imp}')

このスクラッチ実装では、各特徴をシャッフルした後、モデルの予測結果が元のラベルと一致するかどうか（0-1損失）を用いて新たなエラーを計算し、そのエラーとベースラインとなるエラー（各特徴をシャッフルする前のエラー）との差を特徴の重要度としています。このアプローチは分類問題に対してより適切です。

user:

次のような結果が得られました。

Feature 0: 0.0
Feature 1: 0.0
Feature 2: 0.10526315789473684
Feature 3: 0.07894736842105263

assistant:

特徴 2 と特徴 3 の Permutation Importance が非ゼロで、正の値になりましたね。これはシャッフルすることで、それらの特徴がランダム化された状態ではモデルの予測性能が低下したことを意味します。つまり、これらの特徴はモデルが予測を行う上で重要な役割を果たしていると解釈できます。

一方で、特徴 0 と特徴 1 の Permutation Importance がゼロになっています。これは、これらの特徴をランダム化したとしてもモデルの予測エラーに影響を与えなかったことを示しています。つまり、これらの特徴はモデルの予測に対してそれほど重要ではない可能性があります。

Permutation Importance は特徴のランダムシャッフルがモデルの性能にどれだけ影響を与えるかを評価するため、どの特徴が重要かを判断するのに非常に有用なツールです。ただし、モデルの性能がランダムシャッフルによりどの程度変化するかはシャッフルの回数やデータのランダム性、学習済みモデルの性質等に依存するため、結果の解釈には注意が必要です。

user:

RandomForestなどのfeature importanceは正の値しかないのに比べ、Permutation Importanceは負の値もありうるということが分かりました。両者が別物だということは分かりますが、あえて比較を行って文章を詳しくまとめてみてください。

assistant:

質問に対して丁寧な回答を提供いたします。

まず、Random Forestの特徴重要度とPermutation Importanceは、どちらもある特徴がモデルの予測にどれほど影響を与えるかを評価するための手法ですが、その計算方法や解釈が異なります。

Random Forestの特徴重要度（Feature Importance）：

Random Forestの特徴重要度は、各決定木内で特徴の分割がどれだけ目的変数を説明するのに役立つかを評価します。特定の特徴でデータを分割することによる不純度の減少（情報利得）の平均値を計算することで、特徴の重要度を決定します。

Random Forestの特徴重要度は常に正の値をとります。これは、情報利得が常に0以上であるためです。情報利得が0の場合、その特徴の分割は目的変数の分割に貢献せず、情報利得が正の場合、その特徴の分割は目的変数の分割を改善します。

この手法の特徴は、計算が高速であり、学習済みモデルから直接得られることです。ただし、特徴間の交互作用を適切にキャプチャできないことや、高次元カテゴリ特徴の重要度を過大評価する傾向があることが欠点として知られています。

Permutation Importance：

Permutation Importanceは、特定の特徴をシャッフル（ランダム化）した場合のモデルの性能の変化を評価します。具体的には、特定の特徴の値をランダムにシャッフルし、その影響でモデルの予測性能（精度、AUC、RMSEなど）がどれほど低下するかを測定します。

Permutation Importanceは負の値をとることもあります。これは、特徴をシャッフルすることでモデルの性能が上がった（予測エラーが減った）場合を示します。これは、その特徴がモデルにとって「有害」であった可能性を示します。

この手法の特徴は、各特徴を個別にシャッフルするため、特徴間の依存関係に影響されないことです。また、モデルに依存せず、任意のモデルとデータセットで使用できる点も利点です。ただし、特徴の数が多い場合や大規模なデータセットに対しては、計算コストも増大するという欠点があります。

モデルの解釈性を向上させるためには、これら2つの手法を適切に使用することが重要となります。それらは相補的な情報を提供し、ある特徴がモデルの予測にどの程度影響を与えるかをより完全に理解するのに役立つでしょう。

user:

回帰問題におけるPermutation Importanceと、分類問題におけるPermutation Importanceは、使用する誤差関数が違うだけという理解でよろしいでしょうか？

assistant:

はい、その理解で正確です。

Permutation Importanceを計算するプロセス自体は、回帰問題でも分類問題でも基本的に同じです。つまり、各特徴を1つずつ取り出し、その特徴の値をシャッフル（ランダム化）したデータセットに対してモデルの予測を行い、シャッフル前と後でモデルの性能がどの程度変化するかを確認します。

ただし、モデルの「性能」を評価するための誤差関数は、問題の種類（回帰か分類か）によって変わることが一般的です。

回帰問題の場合、平均二乗誤差（MSE）や平均絶対誤差（MAE）などがよく使われます。これらは、モデルの予測値と実際の目標値との差を計算する指標です。
分類問題の場合、正解率、適合率、再現率、F値、0-1損失、交差エントロピー損失など、ラベルデータに対する予測の精度や再現性を計測する指標が使用されます。

どちらの問題においても、誤差関数の選択は明確な正解があるわけではなく、目的とするタスクや評価指標、データの性質によって適したものを選択します。また、Permutation Importanceはあくまで特徴の重要度を評価する1つの手法であるため、他の特徴選択手法やモデル解釈手法と組み合わせて使用することで、より豊かな解釈を得ることができます。

user:

ありがとうございました。それでは、これまでの議論を踏まえた爆笑ギャグを創作してください。

assistant:

どうぞ、お楽しみください…

ある機械学習エンジニアが友達に話をしていました。

エンジニア：「うちのモデルがPermutation Importanceを出してさ、特徴Aがプラス10、特徴Bがマイナス5だったんだよ」

友達：「じゃあ、特徴Aはすごく重要なんだね」

エンジニア：「うん、そうだね。このモデルにとってはね」

友達：「でも特徴Bはどういうこと？なんでマイナスなの？」

エンジニア：「それはさ、特徴Bは実はモデルの邪魔をしていたんだよ。シャッフルしたら予測性能が上がっちゃったんだ」

友達：「えっ、それってつまり…」

エンジニア：「そう、特徴Bがパーティクラッシャーだったんだよ。シャッフルしたらモデルがさぁ、"やっとあいつが出て行ったぜ！これで僕も働けるよ！"って喜んだんだよ」

そして二人は大笑いしました… データサイエンスの世界も楽しくて面白いことが満載ですね！