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@taruto1215(太瑠斗 渥美)

機械学習スタッキング　テンプレート（回帰）

Last updated at Posted at 2020-02-14

#機械学習　スタッキング　（回帰問題）

kaggleでは、上位の人はほとんどスタッキングを使っている。
自分も上位に食い込みたいので、スタッキングを勉強してみた。
ここでは、スタッキングの時に、使用するコードをコピペで使えるようにしている。
（ただし、回帰問題に限る）

今回は、2層のスタッキングです。

##使用した機械学習
使用した機械学習は、なんとなく

・XGBoost
・LightGBM
・Catboost
・MLP（隠れ層２）
・Linear SVR
・Kernel SVR (rbf)
・KNN
・Lasso
・Ridge
・ElasticNet
・RandomForest
##ハイパーパラメータ について
なお、ハイパーパラメータは、きちんと調節していません。
でも、スタッキングの場合、集解調節しすぎると過学習になってしまって
テストデータで精度が落ちてしまう可能性があり。難しいところです。

##テンプレート
以下に、テンプレートを貼っておきます。
classを作ることで、
・学習する時 fit
・予測するときは　predict
で統一できるので、非常に便利になっております（真似しただけです）

なお、すべてコピー&ペーストで使えるようになっている（はず）。

###XGBoost

import xgboost as xgb

class Model1Xgb:
    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        xgb_params = {'objective': 'reg:squarederror', #binary:logistic #multi:softprob,
                  'random_state': 10,
                  #'eval_metric': 'rmse'
                     }
        dtrain = xgb.DMatrix(tr_x, label=tr_y)
        dvalid = xgb.DMatrix(va_x, label=va_y)
        evals = [(dtrain, 'train'), (dvalid, 'eval')]
        self.model = xgb.train(xgb_params, dtrain, num_boost_round=10000,early_stopping_rounds=50, evals=evals)

    def predict(self, x):
        data = xgb.DMatrix(x)
        pred = self.model.predict(data)
        return pred

###LightGBM

import lightgbm as lgb

class Model1lgb:
    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        lgb_params = {'objective': 'rmse',
                  'random_state': 10,
                  'metric': 'rmse'}
        lgb_train = lgb.Dataset(tr_x, label=tr_y)
        lgb_eval = lgb.Dataset(va_x, label=va_y,reference=lgb_train)
        self.model = lgb.train(lgb_params, lgb_train, valid_sets=lgb_eval, num_boost_round=10000,early_stopping_rounds=50)

    def predict(self, x):
        pred = self.model.predict(x,num_iteration=self.model.best_iteration)
        return pred

###Catboost

import catboost
class Model1catboost:

    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        #https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_catboostregressor.html
        #catb = catboost.CatBoostClassifier(
        catb = catboost.CatBoostRegressor(
                                    iterations=10000, 
                                    use_best_model=True, 
                                    random_seed=10, 
                                    l2_leaf_reg=3,
                                    depth=6,
                                    loss_function="RMSE",#"CrossEntropy",
                                    #eval_metric = "RMSE", #'AUC',
                                    #classes_coun=3
                                  )
        self.model = catb.fit(tr_x,tr_y,eval_set=(va_x,va_y),early_stopping_rounds=50)
        print(self.model.score(va_x,va_y))
    def predict(self, x):
        pred = self.model.predict(x)
        return pred

###Multi-layer Perceptron(MLP)
今回は、４層のニューラルネットです。

rom keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.callbacks import EarlyStopping

class Model1NN:
    def __init__(self):
        self.model = None
        self.scaler = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.scaler.fit(tr_x)
        
        batch_size = 128
        epochs = 10000

        tr_x = self.scaler.transform(tr_x)
        va_x = self.scaler.transform(va_x)
        
        early_stopping =  EarlyStopping(
                            monitor='val_loss',
                            min_delta=0.0,
                            patience=20,
        )

        model = Sequential()
        model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(tr_x.shape[1],)))
        model.add(Dropout(0.5))
        model.add(Dense(32, activation='relu'))
        model.add(Dropout(0.5))
        model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

        model.compile(loss='mean_squared_error', 
                      #'categorical_crossentropy',#categorical_crossentropy
                      optimizer='adam')

        history = model.fit(tr_x, tr_y,
                            batch_size=batch_size, epochs=epochs,
                            verbose=1,
                            validation_data=(va_x, va_y),
                            callbacks=[early_stopping])
        self.model = model

    def predict(self, x):
        x = self.scaler.transform(x)
        pred = self.model.predict_proba(x).reshape(-1)
        return pred

###Linear SVR

from sklearn.svm import LinearSVR

class Model1LinearSVR:
    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.scaler.fit(tr_x)
        tr_x = self.scaler.transform(tr_x)
        #params = {"C":np.logspace(0,1,params_cnt),"epsilon":np.logspace(-1,1,params_cnt)}
        self.model = LinearSVR(max_iter=1000,
                               random_state=10,
                               C = 1.0, #損失の係数（正則化係数の逆数）
                               epsilon = 5.0
                               
                              )
        self.model.fit(tr_x,tr_y)
        
    def predict(self,x):
        x = self.scaler.transform(x)
        pred = self.model.predict(x)
        return pred

###Kernel SVR

from sklearn.svm import SVR

class Model1KernelSVR:

    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.scaler.fit(tr_x)
        tr_x = self.scaler.transform(tr_x)
        #params = {"kernel":['rbf'],"C":np.logspace(0,1,params_cnt), "epsilon":np.logspace(-1,1,params_cnt)}
        self.model = SVR(kernel='rbf',
                         gamma='auto',
                         max_iter=1000,
                         C = 1.0, #損失の係数（正則化係数の逆数）
                         epsilon = 5.0
                         
                              )
        self.model.fit(tr_x,tr_y)
        
    def predict(self,x):
        x = self.scaler.transform(x)
        pred = self.model.predict(x)
        return pred

###Lasso

from sklearn.linear_model import Lasso

class Model1Lasso:
    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        '''
        (1 / (2 * n_samples)) * ||y - Xw||^2_2 + alpha * ||w||_1
        #https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html
        '''
        self.scaler = StandardScaler()
        self.scaler.fit(tr_x)
        tr_x = self.scaler.transform(tr_x)
        self.model = Lasso(
            alpha=1, #L1係数
            fit_intercept=True,
            max_iter=1000,
            random_state=10,
            )
        self.model.fit(tr_x,tr_y)
        
    def predict(self,x):
        x = self.scaler.transform(x)
        pred = self.model.predict(x)
        return pred

###Ridge

from sklearn.linear_model import Ridge

class Model1Ridge:
    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        '''
        |y - Xw||^2_2 + alpha * ||w||^2_2
        #https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Ridge.html
        '''
        self.scaler = StandardScaler()
        self.scaler.fit(tr_x)
        tr_x = self.scaler.transform(tr_x)
        self.model = Ridge(
            alpha=1, #L2係数
            max_iter=1000,
            random_state=10,
                              )
        self.model.fit(tr_x,tr_y)
        
    def predict(self,x):
        x = self.scaler.transform(x)
        pred = self.model.predict(x)
        return pred

###ElasticNet

from sklearn.linear_model import ElasticNet

class Model1ElasticNet:

    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        '''1 / (2 * n_samples) * ||y - Xw||^2_2
        + alpha * l1_ratio * ||w||_1
        + 0.5 * alpha * (1 - l1_ratio) * ||w||^2_2
       ref)  https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.ElasticNet.html
        '''
        
        self.scaler = StandardScaler()
        self.scaler.fit(tr_x)
        tr_x = self.scaler.transform(tr_x)
        self.model = ElasticNet(
            alpha=1, #L1係数
            l1_ratio=0.5,
                              )
        self.model.fit(tr_x,tr_y)
        
    def predict(self,x):
        x = self.scaler.transform(x)
        pred = self.model.predict(x)
        return pred

###RandomForest

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

class Model1RF:
    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.scaler.fit(tr_x)
        tr_x = self.scaler.transform(tr_x)
        self.model = RandomForestRegressor(
            max_depth=5,
            n_estimators=100,
            random_state=10,
        )
        self.model.fit(tr_x,tr_y)
        
    def predict(self,x):
        x = self.scaler.transform(x)
        pred = self.model.predict(x)
        return pred

###KNN(K近傍法）

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

class Model1KNN:
    def __init__(self):
        self.model = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.scaler.fit(tr_x)
        tr_x = self.scaler.transform(tr_x)
        #params = {"kernel":['rbf'],"C":np.logspace(0,1,params_cnt), "epsilon":np.logspace(-1,1,params_cnt)}
        self.model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5,
                                         #weights='uniform'
                                        )
        
        self.model.fit(tr_x,tr_y)
        
    def predict(self,x):
        x = self.scaler.transform(x)
        pred = self.model.predict(x)
        return pred

###線形回帰(Linear Regression)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

class Model2Linear:
    def __init__(self):
        self.model = None
        self.scaler = None

    def fit(self, tr_x, tr_y, va_x, va_y):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.scaler.fit(tr_x)
        tr_x = self.scaler.transform(tr_x)
        self.model = LinearRegression()
        self.model.fit(tr_x, tr_y)

    def predict(self, x):
        x = self.scaler.transform(x)
        pred = self.model.predict(x)
        return pred

###Out-of-fold
今回は、４foldに分けて、out-of-foldしています。
foldは通常、2-5foldくらいにするらしい。
適当なデータで10foldでやってみたら、精度が落ちた。
fold数を大きくしすぎると、似ているデータセットばかりで学習することになるから
バリデーションデータに過学習しちゃうのかなって思っています。

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def predict_cv(model, train_x, train_y, test_x):
    preds = []
    preds_test = []
    va_idxes = []

    kf = KFold(n_splits=4, shuffle=True, random_state=10)

    # クロスバリデーションで学習・予測を行い、予測値とインデックスを保存する
    for i, (tr_idx, va_idx) in enumerate(kf.split(train_x)):
        tr_x, va_x = train_x.iloc[tr_idx], train_x.iloc[va_idx]
        tr_y, va_y = train_y.iloc[tr_idx], train_y.iloc[va_idx]
        model.fit(tr_x, tr_y, va_x, va_y)
        pred = model.predict(va_x)
        preds.append(pred)
        pred_test = model.predict(test_x)
        preds_test.append(pred_test)
        va_idxes.append(va_idx)

    # バリデーションデータに対する予測値を連結し、その後元の順序に並べ直す
    va_idxes = np.concatenate(va_idxes)
    preds = np.concatenate(preds, axis=0)
    order = np.argsort(va_idxes)
    pred_train = preds[order]

    # テストデータに対する予測値の平均をとる
    preds_test = np.mean(preds_test, axis=0)

    return pred_train, preds_test

##２層目の特徴量を作る
train_x_2,test_x_2を作る時（下の行）に、どのデータを用いるかで精度がかなり変わってくる。
自分で、いろいろ組み合わせを試して、精度を確認してみると、案外面白い。
今回は、pred_1d(LinearSVR)を除外した方が精度が高かったので、外しました。

model_1a = Model1Xgb()
pred_train_1a, pred_test_1a = predict_cv(model_1a, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1b = Model1lgb()
pred_train_1b, pred_test_1b = predict_cv(model_1b, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1c = Model1NN()
pred_train_1c, pred_test_1c = predict_cv(model_1c, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1d = Model1LinearSVR()
pred_train_1d, pred_test_1d = predict_cv(model_1d, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1e = Model1KernelSVR()
pred_train_1e, pred_test_1e = predict_cv(model_1e, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1f = Model1catboost()
pred_train_1f, pred_test_1f = predict_cv(model_1f, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1g = Model1KNN()
pred_train_1g, pred_test_1g = predict_cv(model_1g, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1h = Model1Lasso()
pred_train_1h, pred_test_1h = predict_cv(model_1h, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1i = Model1Ridge()
pred_train_1i, pred_test_1i = predict_cv(model_1i, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1j = Model1ElasticNet()
pred_train_1j, pred_test_1j = predict_cv(model_1j, df_trainval, y_trainval, df_test)

model_1k = Model1RF()
pred_train_1k, pred_test_1k = predict_cv(model_1k, df_trainval, y_trainval, df_test)


from sklearn.metrics import mean_absolute_error
'''
#Calculate RMSE
from sklearn.metrics import mean_square_error
def rmse(y_true,y_pred):
    rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true,y_pred))
    print('rmse',rmse)
    return rmse
'''

'''
以下で、１層目の各予測モデルの精度を確認している。
今回は、mean_absolute_error(MAE)で精度確認
'''
print(f'a LGBM mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1a):.4f}')
print(f'b XGBoostmean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1b):.4f}')
print(f'c MLP mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1c):.4f}')
print(f'd LinearSVR mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1d):.4f}')
print(f'e KernelSVR mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1e):.4f}')
print(f'f Catboost mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1f):.4f}')
print(f'g KNN mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1g):.4f}')
print(f'h Lasso mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1h):.4f}')
print(f'i Ridge mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1i):.4f}')
print(f'j ElasticNet mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1j):.4f}')
print(f'k RandomForest mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval,pred_train_1k):.4f}')

'''
以下では、１層目の予測値をデータフレームにまとめている。
データフレームにまとめて、２層目の特徴量として、まとめている
'''
train_x_2 = pd.DataFrame({'pred_1a': pred_train_1a,
                          'pred_1b': pred_train_1b,
                          'pred_1c': pred_train_1c,
                          #'pred_1d': pred_train_1d,
                          'pred_1e': pred_train_1e,
                          'pred_1f': pred_train_1f,
                          'pred_1g': pred_train_1g,
                          'pred_1h': pred_train_1h,
                          'pred_1i': pred_train_1i,
                          'pred_1j': pred_train_1j,
                          'pred_1k': pred_train_1k,
                         })
test_x_2 = pd.DataFrame({'pred_1a': pred_test_1a,
                          'pred_1b': pred_test_1b,
                          'pred_1c': pred_test_1c,
                          #'pred_1d': pred_test_1d,
                          'pred_1e': pred_test_1e,
                          'pred_1f': pred_test_1f,
                          'pred_1g': pred_test_1g,
                          'pred_1h': pred_test_1h,
                          'pred_1i': pred_test_1i,
                          'pred_1j': pred_test_1j,
                          'pred_1k': pred_test_1k
                         })

###スタッキング２層目に線形回帰を設定
今回は、１層目の各モデルの予測値のみを２層目の特徴量として設定しました。
２層目の特徴量の作成の仕方には、いくつか方法があります。

  1. １層目の予測値のみを特徴量とする（今回）
  2. １層目の予測値 + 元々の特徴量
  3. １層目の予測値 + 元々の特徴量 or 予測値の平均・分散（統計量）など　
  4. １層目の予測値 + 元々の特徴量 or 予測値の平均・分散（統計量）など　or 元々の特徴量を加工したもの（PCA,t-SNEなど）
model2 = Model2Linear()
pred_train_2, pred_test_2 = predict_cv(model2, train_x_2, y_trainval, test_x_2)

#２層のスタッキング後の、精度を確認。
print(f'mean_absolute_error: {mean_absolute_error(y_trainval, pred_train_2):.4f}')

##最後に
スタッキングすることで、精度は向上していきます。
強いkagglerとかは、スタッキングを３、４層とかにつなげていきます。
３、４層にしていくことで精度は、上がっていきますが、
一般的に、層を重ねるごとに改善していく度合いは、小さくなっていきます。

また、スタッキングのやり方を頑張って考えるよりも、
自分で特徴量を作成して、良い特徴量を見つけた時の方が、精度は上がりやすいです。
スタッキングに頼るだけでなく、頑張って、自分で良い特徴量を作成したいですね。

参考）
Kaggleで勝つ　データ分析の技術
https://github.com/ghmagazine/kagglebook/tree/master/ch07

間違いなど、ありましたら
コメントよろしくお願いします。

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