#動機
自然言語処理の文書分類の前に普通の分類やってみたい

#設定
かの有名な__iris__データセット使います
適当にsklearnで訓練用、検証用、テスト用にわけて精度測ります
モデルはおなじみ__lightgbm__です

#コード

import numpy as np
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix

iris = load_iris() #irisdatasetの読み込み

data = iris["data"]
target = iris["target"].reshape(150,1)
dataset = np.concatenate([data, target], axis=1)
features = iris['feature_names']
features.append("target")
df = DataFrame(dataset, columns=features)

#中身の確認
print(df) 

#訓練とテストにデータを分ける
train_set, test_set = train_test_split(df, test_size = 0.3, random_state = 123)
eval_set, test_set = train_test_split(test_set, test_size = 0.5, random_state = 123)

#目的変数と説明変数に分ける
x_train, y_train = train_set.drop("target", axis=1), train_set["target"]
x_eval, y_eval = eval_set.drop("target", axis=1), eval_set["target"]
x_test, y_test = test_set.drop("target", axis=1), test_set["target"]


#lightgbmのパラメータを設定
params = {
    'task': 'train', #訓練する
    'num_class': 3, #irisデータは目的変数が3種類であるため
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'multiclass', #多クラス分類
    'metric': {'multi_logloss'}, #多クラス分類の損失
    'verbose': -1
}

#入力データの統合
lgb_train = lgb.Dataset(x_train, label=y_train)
lgb_eval = lgb.Dataset(x_eval, label=y_eval)

#訓練
model = lgb.train(params=params, #パラメータ 
                train_set=lgb_train, #訓練データ
                num_boost_round=100, #計算回数
                valid_sets=lgb_eval, #検証データ
                early_stopping_rounds=10) #アーリーストッピング

#テストデータで予測＆精度確認
y_pred = model.predict(x_test, num_iteration=model.best_iteration)
y_pred = DataFrame(np.argmax(y_pred, axis=1).reshape(len(y_pred),1))

#単純な精度
print(accuracy_score(y_test, y_pred))
#Recall Precsionなど
print(classification_report(y_test, y_pred))
#混同行列
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))

#参考

http://wordroid.sblo.jp/article/180966841.html