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509 days ago by pub

linear_regression system:sage Hiroshi TAKEMOTO (take@pwv.co.jp)

第1章-Sageを使って線形回帰を試してみる

パターン認識と機械学習 は、機械学習に関するとても優れた教科書です。ここでは、Sageを使って教科書の例題を実際に試してみます。

第1章の例題として、$ sin(2 \pi x) $の回帰問題について見てみます。

データについて

上巻の付録Aにあるように http://research.microsoft.com/~cmbishop/PRML から 例題のデータをダウンロードすることができます。

これから計算に使うSin曲線は、 $$ y = sin(2 \pi x) + \mathcal{N}(0,0.3) $$ で与えられたデータです。ここでは、curve fitting dataで提供されているデータを使用します。

最初に、データを座標Xと目的値tにセットし、sin曲線と一緒に表示してみます。

# PRMLのsin曲線のデータ data = matrix([ [0.000000, 0.349486], [0.111111, 0.830839], [0.222222, 1.007332], [0.333333, 0.971507], [0.444444, 0.133066], [0.555556, 0.166823], [0.666667, -0.848307], [0.777778, -0.445686], [0.888889, -0.563567], [1.000000, 0.261502], ]); X = data.column(0) t = data.column(1) M = 3; # データのプロット x = var('x'); sin_plt = plot(sin(2*pi*x),[x, 0, 1], rgbcolor='green'); data_plt = list_plot(zip(X, t)); data_plt (data_plt + sin_plt).show() 
       

                                
                            

                                

最小自乗法の解

3章の式(3.15)によると最小自乗法の解は、 $$ W_{ML} = ( \Phi^T \Phi )^{-1} \Phi^T t $$ で与えられます。ここで、$\Phi$ は計画行列(design matrix)と呼ばれ、その要素は、$\Phi_{nj} = \phi_j(x_n)$ 与えらます。

また、行列 $ \Phi^{\dagger} $は、ムーア_ベンローズの疑似逆行列と呼ばれています。 $$ \Phi^{\dagger} = \left( \Phi^T \Phi \right)^{-1} \Phi^T $$

多項式フィッティング

多項式フィッティングの式(1.1)では、$y(x, w)$を以下のように定義します。 $$ y(x, w) = \sum^{M}_{j=0} w_j x^j $$

そこで、$\phi_j(x)$を以下のように定義します。 $$ \phi_j(x) = x^j $$

# Φ関数定義 def _phi(x, j): return x^j 
       

行列のセットと解の計算

定義に従って計画行列$\Phi$、計画行列の転置行列$\Phi^T$、ムーア_ベンローズの疑似逆行列$\Phi^\dagger$を求め、 平均の重み$W_ML$を計算します。

# 計画行列Φ Phi = matrix([[ _phi(x,j) for j in range(0, (M+1))] for x in X.list()]); Phi_t = Phi.transpose(); # ムーア_ベンローズの疑似逆行列 Phi_dag = (Phi_t * Phi).inverse() * Phi_t; # 平均の重み Wml = Phi_dag * t; Wml 
       
(0.313702727439780, 7.98537103199157, -25.4261022423404,
17.3740765279263)
(0.313702727439780, 7.98537103199157, -25.4261022423404, 17.3740765279263)

多項式yの定義

sageでは、多項式y(x)を以下のように定義します。

# 出力関数yの定義 y = lambda x : sum(Wml[i]*x^i for i in range(0, (M+1))); 
       

多項式線形回帰の結果

$M=3$の時の、多項式回帰の結果(赤)をサンプリング(青)とオリジナルの$sin(2 \pi x)$を合わせて プロットします。

y_plt = plot(y, [x, 0, 1], rgbcolor='red'); (y_plt + data_plt + sin_plt).show(); 
       

                                
                            

                                

様々なMの結果

図1.3に相当する図を表示します。スライダーでMの値を変えてみてください。

$M=9$ではすべての点を通る曲線になりますが、元のsin曲線とはかけ離れた形になります。 これは、過学習(over fitting)と呼ばれる現象で、機械学習はこの過学習との戦いになります。

# PRMLの図1.3 @interact def _(M=(0..9)): # 計画行列Φ Phi = matrix([[ _phi(x,j) for j in range(0, (M+1))] for x in X.list()]); Phi_t = Phi.transpose(); # ムーア_ベンローズの疑似逆行列 Phi_dag = (Phi_t * Phi).inverse() * Phi_t; # 平均の重み Wml = Phi_dag * t; f = lambda x : sum(Wml[i]*x^i for i in range(0, (M+1))); y_plt = plot(f, [x, 0, 1], rgbcolor='red'); (y_plt + data_plt + sin_plt).show(ymin=-1.5, ymax=1.5); 
       

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100個の検証用データを生成

サンプルを100個に増やした検証用データを生成します。

# 100個の検証用データを生成する X100 = vector([random() for i in range(100)]); t100 = vector([(sin(2*pi*x) + +gauss(0, 0.3)).n() for x in X100.list()]); # 100個のデータをプロット lst100_plt = list_plot(zip(X100, t100), rgbcolor='gray'); (data_plt + lst100_plt + sin_plt).show() 
       

                                
                            

                                

サンプルを増やした場合

サンプルを100個に増やし、$M=9$の多項式フィッティングを行ったのが、以下の図です(原書の図1.6に対応)。

サンプルを増やせば、$M=9$でも元のsin曲線に近い形になりますが、少数の貴重なサンプルではこのような方法は使えません。

M = 9; # 計画行列Φ Phi = matrix([[ _phi(x,j) for j in range(0, (M+1))] for x in X100.list()]); Phi_t = Phi.transpose(); # ムーア_ベンローズの疑似逆行列 Phi_dag = (Phi_t * Phi).inverse() * Phi_t; # 平均の重み Wml = Phi_dag * t100; Wml f = lambda x : sum(Wml[i]*x^i for i in range(0, (M+1))); y_plt = plot(f, [x, 0, 1], rgbcolor='red'); (y_plt + lst100_plt + sin_plt).show(ymin=-1.5, ymax=1.5); 
       

                                
                            

                                

平均自乗平方根誤差

原書の1.1では訓練データとテスト用データの平均自乗平方根誤差、 $$ E(w) = \frac{1}{2} \sum^N_{n=1} \{ y(x_n, w) - t_n \}^2 $$ を使って最適なMの値を求める手法を紹介しています。

以下に訓練用データの$E_{RMS}$(青)、テスト用データの$E_{RMS}$(赤)でMに対する 値の変化を示します。M=3で訓練、テスト共に低い値となることが見て取れます。

# 平均自乗平方根誤差 Erms_t = []; Erms_t100 = []; for M in range(10): # 計画行列Φ Phi = matrix([[ _phi(x,j) for j in range(0, (M+1))] for x in X.list()]); Phi_t = Phi.transpose(); # ムーア_ベンローズの疑似逆行列 Phi_dag = (Phi_t * Phi).inverse() * Phi_t; # 平均の重み Wml = Phi_dag * t; f = lambda x : sum(Wml[i]*x^i for i in range(0, (M+1))); Erms_t += [sqrt(sum((t[i] - f(X[i]))^2 for i in range(len(t)))/len(t))]; Erms_t100 += [sqrt(sum((t100[i] - f(X100[i]))^2 for i in range(len(t100)))/len(t100))]; Erms_t_plt = list_plot(Erms_t); Erms_t100_plt = list_plot(Erms_t100, rgbcolor = 'red'); (Erms_t_plt + Erms_t100_plt).show(); # グラフの傾向はPRMLと同じですが、値が若干ずれている? 
       

                                
                            

                                

リッジ回帰

誤差関数にペナルティ項を追加し、過学習を防ぐ例として、リッジ回帰が紹介されています。 $$ \tilde{E}(w) = \frac{1}{2} \sum^N_{n=1} \{ y(x_n, w) - t_n \}^2 + \frac{\lambda}{2} ||w||^2 $$ を使って正規化します。

$y(x_n,w)$を$\phi$と$w$で書き替えると、原書式(3.27)になる。 $$ \tilde{E}(w) = \frac{1}{2} \sum^N_{n=1} \{ t_n - w^T\phi(x_n) \}^2 + \frac{\lambda}{2} ||w||^2 $$

wに関する勾配を0にすると、原書式(3.28)が求まる。 $$ w = \left( \lambda I + \Phi^T\Phi \right)^{-1} \Phi^T t $$

以下にM=9の練習用データにリッジ回帰を行った結果を示します。

# リッジ回帰 M = 9; N = len(t); lam = n(e^-18); Phi = matrix([[ _phi(x,j) for j in range(0, (M+1))] for x in X.list()]); Phi_t = Phi.transpose(); # ムーア_ベンローズの疑似逆行列 Phi_dag = (lam*matrix((M+1),(M+1),1) + Phi_t * Phi).inverse() * Phi_t; # 平均の重み Wml = Phi_dag * t; f = lambda x : sum(Wml[i]*x^i for i in range(0, (M+1))); y_plt = plot(f, [x, 0, 1], rgbcolor='red'); (y_plt + data_plt + sin_plt).show(ymin=-1.5, ymax=1.5); 
       

                                
                            

                                

リッジ回帰に対する平均自乗平方根誤差

リッジ回帰に対する訓練用データの$E_{RMS}$(青)、テスト用データの$E_{RMS}$(赤)でMに対する 値の変化を示します。

# Ermsを取って過学習の度合いを見る # 平均自乗平方根誤差 Erms_t = []; Erms_t100 = []; for ln_lam in range(-38, 1): lam = n(e^ln_lam); Phi = matrix([[ _phi(x,j) for j in range(0, (M+1))] for x in X.list()]); Phi_t = Phi.transpose(); # ムーア_ベンローズの疑似逆行列 Phi_dag = (lam*matrix((M+1),(M+1),1) + Phi_t * Phi).inverse() * Phi_t; # 平均の重み Wml = Phi_dag * t; f = lambda x : sum(Wml[i]*x^i for i in range(0, (M+1))); Erms_t += [[ln_lam, sqrt(sum((t[i] - f(X[i]))^2 for i in range(len(t)))/len(t))]]; Erms_t100 += [[ln_lam, sqrt(sum((t100[i] - f(X100[i]))^2 for i in range(len(t100)))/len(t100))]]; Erms_t_plt = list_plot(Erms_t); Erms_t100_plt = list_plot(Erms_t100, rgbcolor = 'red'); (Erms_t_plt + Erms_t100_plt).show(); 
       

                                
                            

                                

ベイズ的なフィッティング

もっとも良い結果を示すのが、ベイズ的なフィッティングの結果です(原著図1.17)。 $$ m_N = \beta S_N \Phi^T t $$ $$ S^{-1}_{N} = \alpha I + \beta \Phi^T \Phi $$ で与えられます。($m_N$は、直線回帰の$W_{ML}$に相当します)

以下に$\alpha = 5 \times 10^{-3}, \beta = 11.1$の練習用データのベイズ的なフィッティング結果を示します。

# ベイズ的なフィッティング # α=5*10^-3, β=11.1を使用 alpha = 5*10^-3; beta = 11.1; Phi = matrix([[ _phi(x,j) for j in range(0, (M+1))] for x in X.list()]); Phi_t = Phi.transpose(); # ムーア_ベンローズの疑似逆行列 Phi_dag = (alpha*matrix((M+1),(M+1),1) + beta*Phi_t * Phi).inverse() * Phi_t; # 平均の重み Wml = beta*Phi_dag * t; f = lambda x : sum(Wml[i]*x^i for i in range(0, (M+1))); # 分散 def s(x): phi_x = vector([x^i for i in range(M+1)]); s_sqr = 1/beta + phi_x * Phi_dag * phi_x; return sqrt(s_sqr); s_u_plt = plot(lambda x : f(x) + s(x), [x, 0, 1], rgbcolor='grey'); s_d_plt = plot(lambda x : f(x) - s(x), [x, 0, 1], rgbcolor='grey'); y_plt = plot(f, [x, 0, 1], rgbcolor='red'); (y_plt + data_plt + sin_plt + s_u_plt + s_d_plt).show(ymin=-1.5, ymax=1.5); 
       

                                
                            

                                

lasso回帰

鈴木由宇さんから、最近はlasso回帰も注目されていると聞き、 smlyさんのブログ「線形回帰モデルとか」 から、cvx_optを使った方法を使わせて頂き、Sageでプロットしてみました。

lasso回帰は、リッジ回帰のペナルティ項が2次から絶対値になったものです。 $$ \tilde{E}(w) = \frac{1}{2} \sum^N_{n=1} \{ y(x_n, w) - t_n \}^2 + \frac{\lambda}{2} ||w|| $$

# lasso回帰 # http://d.hatena.ne.jp/smly/20100630/1277904761 # を参考にlasso回帰を実施 # cnvx_optの宣言 from cvxopt import solvers from cvxopt.base import matrix as _matrix import numpy as np # M = 9 lim = 30.0 # 計画行列Φ phi = _matrix([[ float(_phi(x,j).n()) for j in range(0, (M+1))] for x in X.list()]).T; P = _matrix(float(0.0), (2*(M+1), 2*(M+1))) P[:M+1, :M+1] = phi.T * phi q = _matrix(float(0.0), (2*(M+1), 1)) t = _matrix(np.matrix(t)).T q[:M+1] = -phi.T * t Ident = _matrix(np.identity(M+1, float)) G = _matrix([[Ident, -Ident, _matrix(float(0.0), (1,M+1))],[-Ident, -Ident, _matrix(float(1.0), (1,M+1))]]) h = _matrix(float(lim), (2*(M+1)+1,1)) # constraint (PRML ex.3.5, eq3.30) x = solvers.qp(P, q, G, h)['x'][:M+1] Wml = np.array(x).reshape(M+1) print Wml 
       
     pcost       dcost       gap    pres   dres
 0: -7.3129e-01 -1.5730e+04  2e+04  5e-17  8e+01
 1: -1.1908e+00 -2.3198e+02  2e+02  2e-16  1e+00
 2: -1.6934e+00 -1.1863e+01  1e+01  2e-16  5e-02
 3: -1.8817e+00 -2.4425e+00  6e-01  2e-16  2e-03
 4: -1.8890e+00 -1.9346e+00  5e-02  2e-16  2e-04
 5: -1.8949e+00 -1.9100e+00  2e-02  2e-16  4e-05
 6: -1.8990e+00 -1.9027e+00  4e-03  3e-16  4e-14
 7: -1.8998e+00 -1.9009e+00  1e-03  2e-16  3e-14
 8: -1.9003e+00 -1.9005e+00  2e-04  3e-16  4e-14
 9: -1.9004e+00 -1.9005e+00  1e-04  3e-16  3e-14
10: -1.9004e+00 -1.9004e+00  1e-05  5e-16  4e-14
11: -1.9004e+00 -1.9004e+00  2e-07  2e-16  3e-14
Optimal solution found.
[  3.50668337e-01   4.72355549e+00  -5.66598952e-01  -3.33176635e+01
   5.28640500e-04   5.46111228e+01   2.04434686e+01  -9.73943631e-04
  -1.30982583e+02   8.49936038e+01]
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Optimal solution found.
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var('x') f = lambda x : sum(Wml[i]*_phi(x,i) for i in range(0, (M+1))); y_plt = plot(f(x), [x, 0, 1], rgbcolor='red'); (y_plt + data_plt + sin_plt).show(ymin=-1.5, ymax=1.5);