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。
![pipe_sklearn3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/191401/b43a1142-4172-94c6-42e7-fa93445ee81c.png)


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）

![pipe_sklearn.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/191401/0ab138e6-8ade-33af-ca56-68291d827465.png)


## 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