本記事では、scikit-learnのv0.23から搭載された、インタラクティブなパイプライン確認の実装、そしてそれをHTML化して保存、活用する方法を解説します。
環境
- scikit-learn==0.23.2
- Google Colaboratory
本記事の実装コードはこちらに置いています
https://github.com/YutaroOgawa/Qiita/tree/master/sklearn
実装
[1] バージョン更新
まず、Google Colaboratoryのscikit-learnのバージョンが2020年9月ではv0.22なので、v0.23へと更新します。
!pip install scikit-learn==0.23.2
pipで更新したあとは、Google Colaboratoryの「ランタイム」→「ランタイムを再起動」を実行し、
ランタイムを再起動します。
（これで、scikit-learnがpipで入れた新しいv0.23になります）
[2] パイプライン構築
例えば、以下のようにして、前処理と機械学習モデルを組み合わせた
機械学習パイプラインを構築します。
[必要なimportを実施]
python
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.compose import make_column_transformer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
[パイプラインを構築]
```python```
# 数値データの前処理（中央値で欠損値補完して、標準化）
num_proc = make_pipeline(SimpleImputer(strategy='median'), StandardScaler())
# カテゴリデータの前処理（欠損値には"misssing"を代入補完し、ワンホットエンコーディング）
cat_proc = make_pipeline(
SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='missing'),
OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))
# 前処理クラスを作成
preprocessor = make_column_transformer((num_proc, ('feat1', 'feat3')),
(cat_proc, ('feat0', 'feat2')))
# 前処理と機械学習モデルを1つのパイプラインにする
clf = make_pipeline(preprocessor, LogisticRegression())
[3] インタラクティブにパイプラインを可視化
インタラクティブにパイプラインを可視化するには、単純で、
sklearn.set_config(display="diagram")
を加えるだけです。
[インタラクティブに可視化]
python
パイプラインを表示させる設定
from sklearn import set_config
set_config(display="diagram")
描画
clf
すると、JupyterNotebook（Google Colabortory）の結果欄に、以下のようにパイプラインが描画されます。
このパイプラインの図の各要素をクリックすると、
インタラクティブに画像が変化し、その要素の詳細設定が表示されます。
（以下の図は、カラム前処理の欠損値処理方法を詳細確認する場合：pipeline-2のSimpleImputerをクリック）
## パイプラインをHTMLとして保存する方法
コメント欄でいただいたように、このインタラクティブなパイプラインをHTML化して保存することができます。
「JupyterNotebook上でしか動かないのでは、ちょっとな・・・」
と思っていたので、非常に嬉しい情報です。
@DataSkywalker さま、誠にありがとうございます。
実装としては最後に、
```python
from sklearn.utils import estimator_html_repr
with open('my_estimator.html', 'w') as f:
f.write(estimator_html_repr(clf))
を実行します。すると、my_estimator.htmlとして、インタラクティブなパイプラインのHTMLが保存されます。
Google Colaboratoryであれば、
# Google Colaboratoryからダウンロード
from google.colab import files
files.download('my_estimator.html')
を実行することで、my_estimator.htmlをダウンロードすることができます
（HTMLファイルにCSSのstyleも含まれ300行ほどの内容でした）。
インタラクティブにパイプラインを説明する資料として、
HTMLをドキュメントなどに貼り付ける、などができそうです。
mdファイルにリンクとして入れても良いですし、無理やりmdファイルをhtml化してから結合しても良いです。
（mdファイルにそのままhtmlを読み込むのは難しい・・・？）
このあたりのファイルもすべて、こちらに置いています
https://github.com/YutaroOgawa/Qiita/tree/master/sklearn
まとめ
scikit-learnのバージョンをv0.23以上にして、
sklearn.set_config(display="diagram")を加えるだけで、
パイプラインをインタラクティブに可視化（そして、HTMLで保存）することができます。
ぜひお試しください♪
備考
**【執筆者】**電通国際情報サービス（ISID）AIトランスフォーメーションセンター 開発Gr
小川 雄太郎（主書「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」 、その他「自己紹介詳細」）
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【免責】本記事の内容そのものは著者の意見/発信であり、著者が属する企業等の公式見解ではございません
（参考）
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/release_highlights/plot_release_highlights_0_23_0.html
https://towardsdatascience.com/9-things-you-should-know-about-scikit-learn-0-23-9426d8e1772c