#目的

機械学習において，学習器の選定は重要な事項であるが，自分でプログラムを書いて様々な学習器を試すには労力がかかる．
scikit-learnにはすべての学習器を読み出して，試すための関数all_estimatorsが用意されており，これを使用する方法をまとめる．

#使い方
データには，テキストデータを使用しており，教師あり学習にて分類を行う．

.py

import numpy as np
import pandas as pd
import glob
from sklearn.metrics import classification_report, make_scorer, accuracy_score
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold
import ngram
import random
import os
from transformers import BertJapaneseTokenizer
from sklearn.utils import all_estimators

#Bertの分かち書き関数
bert_preprocess = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained("daigo/bert-base-japanese-sentiment")
def tokenize(word):
    return bert_preprocess.tokenize(word)

#学習データの読み込みと成型
train_df = pd.read_csv("./train.csv")
test_df = pd.read_csv("./test.csv")
train_text = train_df["text"].values.astype('U')
test_text = test_df["text"].values.astype('U')
y = train_df["label"].values.astype("int8")

#ベクトル化
vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer=tokenize)
vectorizer.fit(train_text)
X = vectorizer.transform(train_text)

allAlgorithms = all_estimators(type_filter ="classifier") #教師あり学習の分類手法をすべて呼び出す

#15分割交差検証にて，各分類手法の精度の比較を行う．
kf = KFold(n_splits=15) # cross validationはGroupKFoldで行う
for(name, algorithm) in allAlgorithms:
    # 細かいパラメータの設定を必要とする学習法もあるため，エラーになる場合を考慮
    try: 
        train_check = []
        for fold, (tr_idx, va_idx) in enumerate(kf.split(X, y)):
            x_train, y_train = X[tr_idx], y[tr_idx]
            x_valid, y_valid = X[va_idx], y[va_idx]
            m = algorithm()
            m.fit(x_train, y_train)
            p = m.predict(x_valid)
            p = np.where(p<0.5, 0, 1)
            train_check.append(accuracy_score(y_valid, p))
        print(f"{name:<30}の精度= {np.array(train_check).mean(axis=0)}")
    except:
        pass

分類手法それぞれの精度を出力

.py

AdaBoostClassifier            の精度= 0.8816950383667025
BaggingClassifier             の精度= 0.8799853826840333
BernoulliNB                   の精度= 0.8782442112277192
CalibratedClassifierCV        の精度= 0.9080909995452726
ComplementNB                  の精度= 0.8924587255921589
DecisionTreeClassifier        の精度= 0.8503017260138698
DummyClassifier               の精度= 0.03308345827086457
ExtraTreeClassifier           の精度= 0.8084926005465735
ExtraTreesClassifier          の精度= 0.888767328047688
GradientBoostingClassifier    の精度= 0.8717660689174932
KNeighborsClassifier          の精度= 0.8424500962731846
LinearSVC                     の精度= 0.9049886468177321
LogisticRegression            の精度= 0.9007845926886406
LogisticRegressionCV          の精度= 0.9066867467167318
MLPClassifier                 の精度= 0.8885936911424166
MultinomialNB                 の精度= 0.884156120138129
NearestCentroid               の精度= 0.8685759222490856
NuSVC                         の精度= 0.8632568100334217
PassiveAggressiveClassifier   の精度= 0.8894950422686552
Perceptron                    の精度= 0.8858933896415154
RandomForestClassifier        の精度= 0.8833649241445343
RidgeClassifier               の精度= 0.8981822902362633
RidgeClassifierCV             の精度= 0.8978822900861884
SGDClassifier                 の精度= 0.9068875472173823
SVC                           の精度= 0.9033816425120772

それぞれの分類手法での精度が確認できる．