表形式データの分類（MLP）
はじめに
表形式データの分類モデルを構築します。
コードは下記にあります。
https://github.com/toshi-4886/neural_network/blob/main/tabular/1_MLP.ipynb
概要
adultデータセットを用いて収入を予測するモデルを構築します。
モデルは全結合ニューラルネットワークを使用します。
実装
1. ライブラリのインポート
import sys
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import collections
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
!pip install ucimlrepo
from ucimlrepo import fetch_ucirepo2. 実行環境の確認
使用するライブラリのバージョンや、GPU環境を確認します。
print('Python:', sys.version)
print('PyTorch:', torch.__version__)
!nvidia-smiPython: 3.10.12 (main, Nov 20 2023, 15:14:05) [GCC 11.4.0]
PyTorch: 2.1.0+cu121
Sat Dec 16 03:37:50 2023
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.104.05 Driver Version: 535.104.05 CUDA Version: 12.2 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 Tesla T4 Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
| N/A 44C P8 9W / 70W | 0MiB / 15360MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=======================================================================================|
| No running processes found |
+---------------------------------------------------------------------------------------+3. データセットの用意
adultデータセットをダウンロードして、学習に使用できる形式に整形します。
adult = fetch_ucirepo(id=2)
X = adult.data.features
y = adult.data.targets['income']
y = y.replace({'<=50K.': 0, '<=50K':0, '>50K.': 1, '>50K': 1})
# カテゴリ変数の特定
categorical = X.columns[X.dtypes == 'object']
continuous = X.columns[X.dtypes != 'object']
# 連続値を平均0分散1に標準化
X[continuous] = (X[continuous] - X[continuous].mean()) / X[continuous].std()
# カテゴリ変数をone-hot encoding
X = pd.get_dummies(X, columns=categorical, dtype=float, drop_first=True)
# 教師データとテストデータにランダムに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
print(X_train.shape, X_test.shape)
print(collections.Counter(y_train), collections.Counter(y_test))
# PyTorchのテンソルに変換
X_train = torch.from_numpy(X_train.values).to(torch.float32)
y_train = torch.from_numpy(y_train.values).to(torch.int64)
train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(X_train, y_train)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
X_test = torch.from_numpy(X_test.values).to(torch.float32)
y_test = torch.from_numpy(y_test.values).to(torch.int64)
test_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(X_test, y_test)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1024, shuffle=True)
4. ニューラルネットワークの定義
今回は5層の全結合ニューラルネットワークを用います。
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(100, 100)
self.fc2 = nn.Linear(100, 100)
self.fc3 = nn.Linear(100, 100)
self.fc4 = nn.Linear(100, 100)
self.fc5 = nn.Linear(100, 2)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = F.relu(self.fc3(x))
x = F.relu(self.fc4(x))
x = self.fc5(x)
return x
5. 学習
ニューラルネットワークの学習を行います。
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = Net()
model = model.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4)
train_loss = []
test_loss = []
train_acc = []
test_acc = []
for epoch in range(30):
# 学習
epoch_loss = []
pred_list = []
y_list = []
model.train()
for inputs, targets in train_loader:
inputs = inputs.to(device)
targets = targets.to(device)
# 順伝播と損失の計算
pred = model(inputs)
loss = criterion(pred, targets)
# 勾配の初期化と逆伝播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# パラメータの更新
optimizer.step()
epoch_loss.append(loss.item())
y_list.extend(targets.to('cpu').numpy().tolist())
pred_list.extend(pred.argmax(1).to('cpu').numpy().tolist())
train_loss.append(np.mean(epoch_loss))
train_acc.append(metrics.accuracy_score(y_list, pred_list))
# テスト
model.eval()
epoch_loss = []
pred_list = []
y_list = []
with torch.no_grad():
for inputs, targets in test_loader:
inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
pred = model(inputs)
loss = criterion(pred, targets)
epoch_loss.append(loss.item())
y_list.extend(targets.to('cpu').numpy().tolist())
pred_list.extend(pred.argmax(1).to('cpu').numpy().tolist())
test_loss.append(np.mean(epoch_loss))
test_acc.append(metrics.accuracy_score(y_list, pred_list))
print(f'[Epoch {epoch}] Train accuracy: {train_acc[-1]:0.2f}, Test accuracy: {test_acc[-1]:0.2f}, Train loss: {train_loss[-1]:0.3f}, Testloss: {test_loss[-1]:0.3f}')
6. 学習結果の表示
学習結果として、教師データとテストデータの損失と精度を描画します。
plt.figure(figsize=(9,3))
plt.subplot(121)
plt.plot(train_loss, label='Train')
plt.plot(test_loss, label='Test')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.subplot(122)
plt.plot(train_acc, label='Train')
plt.plot(test_acc, label='Test')
plt.legend()
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()
おわりに
今回の結果
今回の設定では、テスト精度は85%程度となりました。
テスト精度と損失が徐々に悪化しているため、過学習気味なことも分かります。
次にやること
表形式データのために提案されたニューラルネットワークを試してみようと思います。