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Deeplearning bank marketing dataset
- 2. 照山 康平 ＩＴ系ベンダー会社勤務 ◦ メインフレームのＯＳ開発 ◦ ＡＩ関連お手伝い 情報系大学学部卒 ＡＩ歴半年くらい ◦ ちゃんとやりだしたのはここ３，４カ月 2
- 5. 使用した環境 OS ◦ CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) GPU ◦ なし CPU ◦ 72 cores / Intel(R) Xeon(R) Gold 5118 CPU @ 2.30GHz RAM ◦ 756GiB プログラミング環境 ◦ Python3.6 + Keras 2.2.4 , backend=TensorFlow 5
- 6. 扱うデータセット Bank Marketing Dataset ポルトガルの銀行機関のテレマーケティングで、 クライアントが定期預金を契約するか(変数y)を 予測するデータセット 年齢、職業、ローン等の情報がある。 ◦ もともとはUCI機械学習リポジトリに掲載されていたもの 出展：http://lovedata.main.jp/2018/12/28/data-mining-process/ 6
- 10. カテゴリデータを数値化すれば、とりあえず訓練できるのでやってみる ◦ 中間層（全結合層） 3つ、各層のユニット数32のネットワーク モデル作成・訓練 ： 入力層 中間層×３ 出力層 ： ： ： ： 10
- 13. 実はこのデータセットかなり偏っている！ ⇒ このままでは良い訓練ができないので、 事前準備と訓練内容を精査していく モデル評価 精度9割超えてて、 上出来？ 予測したいのはこの y=yesの部分 極端に言えば、常に0（No）を返す関数 def func(x): return 0 でも8割近くの精度が出てしまう！ 13
- 14. 事前処理（追加） OneHotエンコーディング（数値→OneHotベクトル変換） ◦ ラベルエンコーディングでカテゴリを数値にしただけでは、そこに大小関係が生まれてしまい、機械で 適切に扱えなくなる ⇒ このため、OneHotベクトル化が必要 Animal 鳥 犬 猫 Animal 0 1 2 LabelEncode bird dog cat 1 0 0 0 1 0 0 0 1 OneHotEncode 鳥＜犬＜猫という 扱いになってしまう カテゴリ数分のダミー変数を用意して、 対応する列だけを1,他を0にしたベクト ルに変換する 例） 14
- 15. 事前処理（追加） pandas.get_dummies() ◦ pandas.DataFrameなら、pandas.get_dummies()メソッドでラベルエンコーディングとOneHotエンコーディ ングを一気にやれるのでそっちの方が楽 day_of_week : [“fri”, “mon”, “thu”, …] を数値化＆OneHotエンコードカテゴリ以外のデータはそのまま 15
- 16. 標準化 ◦ 数値を、平均0,分散1に加工する＝大体-1～1の範囲に収束 ◦ 各特徴量のスケールが異なるデータや、スケールが大きいデータで、 重みを更新しようとすると学習が遅い／進まなくなってしまう。 ⇒ データを標準化して、特徴間のスケールの差を小さくまとめる。 事前処理（追加） 例）𝑦 = x1 𝑤1 + x2 𝑤2で𝑦 =2な学習を行う場合 （１）入力x1, x2が1付近の場合 誤差の等高円（error surface）が円形に近づく （２）入力x1, x2のスケ－ルが大きい場合 誤差の等高円（error surface）は楕円形になる 出展：http://www.renom.jp/ja/notebooks/tutorial/preprocessing/normalization/notebook.html 16
- 17. 事前処理（追加） 標準化（続き） ◦ 同様の目的で、正規化（値を０～１に圧縮する）もあるが、今回のデータのように、値のスケールが必 ずしも明確ではない場合は標準化を行う。 ◦ 画像のRGBなどは1～255で明確なので正規化を使う ◦ 標準化も、対象データの母集団が正規分布になっていないと逆効果になるので注意（今回のデータは大体大丈夫そう） 表は見やすいようにDataFrame化したものです。 実際にはnumpy.ndarrayで出力されます。 17
- 18. 中間層の数 ◦ 基本的には、３層以上から とされている ◦ 増やしすぎると、誤差の伝播がうまくいかなくなるのと、単純に時間がかかる ◦ 一般的な考え方： ◦ ①層の数は、始め適当に多めにとって学習させる ◦ ②過学習したら正則化やDropoutで調整 ◦ ③タスクを実行するのに十分な層数だと分かったら、性能が変わらない程度に徐々に少なくしていく （「蒸留」と呼ばれる手法） ◦ 今回は、２値分類であり、それほど表現力を必要としないデータなのと、当日まで時間がないので、 まずは３層で行う ユニット数 ◦ 本来必要と思われる次元数を設定する ◦ しかしそんなの数分からない・・・。 ◦ 少ないと、本来必要だった情報が削られることになるので、仮にちょっと多めに設定しておく ⇒ ここから、過学習したらL1,L2正則化で調整するなりDropoutを入れるなりでチューニングしていく モデル作成 ： ： ： ： 出力値計算 誤差伝播（重み更新） 正解値 （教師データ） 出力値 誤差 18 ユニット
- 19. モデル作成 正則化 ◦ 過学習を抑えるための手法 ◦ 学習では、𝑦 = 𝑓(𝑤, 𝑥)の𝑤を求めることが目的となるが、 𝑤の取りうる値に際限ないと過学習しがちに なる ⇒ この𝑤に制約を持たせるのが正則化 ◦ 層毎に適用される↓ ◦ 基本的に、過学習したら調整していく（最初は、なしでやってみる） 数値が大きいほど、 制約がきつくなる 19
- 21. モデル訓練 バッチサイズ ◦ 学習を行う最小の単位（ミニバッチ） ◦ このサイズの単位にデータがサンプリングされ、最終的に重みの更新が行われていく ◦ 今回のように偏りのあるデータでは、バッチサイズを小さくしすぎると１つのミニバッチの中に多い方の データしかない、ということが出てくる＝そのミニバッチでは、少ない方のニューロンの学習がされない ⇒ このため、ある程度多めのサイズを取る ◦ 多すぎると逆に学習が進まなくなるのでやりながら調整・・・ バッチサイズが小さいと・・・ 十分なバッチサイズなら ： ： ： ： ラベル２の学習がされない ラベル２の学習もされる ミニバッチ訓練データ ニューラルネットワーク 21 ラベル２の データ ラベル１の データ
- 22. モデル訓練 エポック数 ◦ 試しながら上げていけばいい（と思う） ◦ 最初は適当な値（10～20程度）で試していき、まだまだ上がりそうなら多めに、若干上がりそうなら少な 目に追加学習していく。 ◦ 上がり方が寝てきたり、訓練とテストで差が出たりしたら終わり（その前に終わらしたい） 最初に数十回で訓練 数増やして追加訓練 まだまだ上がる！ まだ上がる？ もう無理？ 少しだけ追加訓練 若干やりすぎ 例） 22
- 23. ◦ バッチサイズ=256, エポックはとりあえず20回でループ ◦ callbacksのlivelossesplot.PlotLossesKeras()は、訓練しながらmetricsをプロットしてくれる素敵クラス ◦ 結果⇒ モデル訓練 なぜかvalidationのF1スコアが出ない・・・が、 F1score = 2*precision*recall/(precision+recall) で導けるのであまり気にしない 23
- 26. まとめ データの前処理はかなり重要 × ディープラーニングなら入力データそのままで、機械がいい感じに加工してくれる 〇 データの理解と前準備が大切 ◦ 異常値が混じっていないか？ ⇒ ETL ◦ 誤ったスケールで学習していないか？⇒ 標準化・正規化 ◦ カテゴリデータが数値のままになっていないか？ ⇒ OneHotベクトル化 ◦ そのそもデータは足りているか？ ⇒ データ収集 ・・・ 今回のデータセットでは、たまたまこれらがうまく整っていたためか、（異常な）超高精度！ ただ、せっかく良いモデルができてもそれを説明できないと使ってもらえない・・・。 ◦ このためにも、データの理解は必要になってくる ディープラーニングにおいても、BIと連携していくことは重要 26