チームで毎週行なっている情報共有会の資料です。

1. Leverages Marketing Department
データ分析ランチセッション#24
OSSのAutoML~TPOTについて
2020/07/29 渋谷スクランブルスクエア25F
レバレジーズ株式会社 データ戦略室室長
阪上晃幸
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2. Leverages Marketing Department
● Automated machine learningの略
○ 機械学習を実際の問題に適用するプロセスを自動化することを目的としている。
それらを実現するツールのことをAutoMLと呼んでいる。
○ AutoMLは、生のデータセットからデプロイ可能な機械学習モデルまでの完全なパイプラインを
カバーする。
○ 専門家でなくとも機械学習を用いたプロダクトを構築することを可能になるという画期的なツー
ル。
■ データサイエンティストの仕事を楽にしてくれるものでもある。
AutoMLとは
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3. Leverages Marketing Department
● 具体的に何を自動化するのか？
○ データの準備、取り込み
■ データの型の判定（離散なのか連続なのか、ブーリアン代数なのか）
■ カラムの意味するものの判定（数値なのかカテゴリなのか）
■ タスクの判定（回帰か分類かクラスタリングか、ランク付けか）
○ 特徴量エンジニアリング
■ 特徴量選択
■ 特徴量抽出
■ 転移学習
■ 欠損値の対応
○ モデル選択
○ ハイパーパラメータチューニング
○ 制約下でのMLパイプライン構築
○ 評価指標と検証の方法の選択
○ その他
■ リークの発見
AutoMLが自動化する対象
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4. Leverages Marketing Department
いっぱいあるAutoML
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有償 OSS

5. Leverages Marketing Department
スターが多いOSSのAutoMLツールから探してみる
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リンク：https://awesomeopensource.com/projects/automl

6. Leverages Marketing Department
OSSのAutoMLツールTPOTを触ってみる
詳細には立ち入らないので詳しくは参考文献へ
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7. Leverages Marketing Department
● Tree-based Pipeline Optimization Toolの略で、Pythonでの機械学習の自動化のた
めのツールのこと。遺伝的プログラミングを用いて機械学習のパイプラインを最適化す
る。
● scikit-learnの上に乗っかったツールで、記法も
scikit-learnに近い。
○ 分類や回帰の機械学習タスクを行える。
● 絶賛開発中
TPOTとは
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8. Leverages Marketing Department
TPOTで自動化される工程
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引用元： https://github.com/EpistasisLab/tpot
誰かコミッターになり
ましょう！
前処理は引き続き頑
張りましょう。

9. Leverages Marketing Department
TPOTの処理概要（生成されたパイプラインの処理）
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引用元： https://github.com/EpistasisLab/tpot

10. Leverages Marketing Department
TPOTを使うには
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pip install deap update_checker tqdm stopit
pip install xgboost
pip install dask[delayed] dask[dataframe] dask-ml fsspec>=0.3.3
pip install scikit-mdr skrebate
pip install tpot
まずはインストール

11. Leverages Marketing Department
TPOTの分類器の引数について（分類）
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詳しくはドキュメント見ましょ
う。

12. Leverages Marketing Department
TPOTの分類器の引数について（回帰）
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詳しくはドキュメント見ましょ
う。

13. Leverages Marketing Department
チュートリアルの実行
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MNISTの分類タスクが簡単
すぎたのか、あっという間に
0.98になって以降、改善しな
い。
MNISTデータを使った分類タ
スクを扱う。

14. Leverages Marketing Department
チュートリアルの実行
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このような.pyファイルが生成
される。

15. Leverages Marketing Department
● Iris flower classification
● Digits dataset
● Boston housing prices modeling
● Titanic survival analysis
● Portuguese Bank Marketing
● MAGIC Gamma Telescope
● Neural network classifier using TPOT-NN
いろいろあるチュートリアルたち
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色々あるので遊んでみよう。
チュートリアルのリンク： http://epistasislab.github.io/tpot/examples/

16. Leverages Marketing Department
● 某不動産紹介サイトから集めた、マンションの付帯設備に関するデータと、それがデザイ
ナーズマンションかどうかのラベル。（1864件、正例322件）
○ 付帯設備情報から、そのマンションがデザイナーズマンションかどうかを予測するタスクを行う。
評価指標はAUCとする。
実践
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17. Leverages Marketing Department
● 自身のブログでは AUCで88%くらいにはなっているので、今回はそれを超えれると良い
と思われる。
先行事例
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引用元： http://kamonohashiperry.com/archives/2444

18. Leverages Marketing Department
形態素解析でテキストデータの前処理を行う
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19. Leverages Marketing Department
TPOTを実行（次元削減してないので処理時間が長い）
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20. Leverages Marketing Department
結果
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● AUCは先行研究の88%を超えて89%台に！

21. Leverages Marketing Department
.pyファイルも生成された
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22. Leverages Marketing Department
● OSSのAutoMLツールであるTPOTの概要と、チュートリアルを紹介した。
● 過去にブログで扱った事例を上回る精度を出すことが出来たので、網羅的にモデルを試
すという観点では良いツールと思われる。
● 前処理までは人間が行う必要はあるし、クロスバリデーションの自動化はまだなので、複
雑なタスクには向いていない。今後の開発が期待される。
まとめ
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23. Leverages Marketing Department
● The Top 76 Automl Open Source Projects
● Installation - TPOT
● EpistasisLab / tpot
● TPOT API Classification
● Automated machine learning
● AutoMLがすごいと聞いたので色々使って比べてみた
● Scalable AutoML for Time Series Prediction Using Ray and Analytics Zoo
● TPOT Examples
参考文献
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