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Feature engineering for predictive modeling using reinforcement learning
- 1. Feature Engineering for Predictive Modeling Using Reinforcement Learning Udayan Khurana, Horst Samulowitz, Deepak Turaga 北海道大学大学院情報科学研究科 調和系工学研究室 修士1年 吉田 2018年11月2日 論文紹介ゼミ
- 2. 紹介する論文 • タイトル – Feature Engineering for Predictive Modeling Using Reinforcement Learning • 著者 – Udayan Khurana*, Horst Samulowitz*, Deepak Turaga* – *IBM Research AI • 学会 – AAAI2018 • 概要 – 強化学習によるFeature Engineering – 多数のデータセットで既存手法を超える精度 1
- 3. Feature Engineering(FE) • 予測分析は様々な分野で意思決定のサポートに用いられる • データの表現方法（特徴量）は予測モデルの性能向上に重要 – 大抵の場合、モデル構築前に適切なデータ変換が必要（Feature Engneering） 2 縦軸：x 縦軸：sin(0.32x)
- 4. Feature Engineering(FE) • 勘、直感、試行錯誤によって人力で行われる – 時間がかかる – FEの自動化は計算コスト的にも難しい • 変換の合成によって考え得る特徴の数は無限 • 新しい特徴の効果を確認するには、新しいモデルの学習検証が必要 • 既存の自動FE – 計算コストが高い – 複雑な特徴を発見する能力が不足 • 強化学習による自動FEアプローチを提案 3
- 5. 提案手法 • 特定の予算内で有用なFEを探索 • 探索はtransformation-graphで実行 • 探索の方策を強化学習(Q学習)によって学習 4 Transformation-graph
- 8. 探索アルゴリズム 7
- 9. 探索アルゴリズム 8 𝐷：データセット 𝐺：グラフ 𝑛：ノード 𝑡：変換 𝜃(𝐺)：グラフ𝐺の全ノード 𝜆 𝐷𝑖, 𝐷𝑗 ：𝐷𝑗 → 𝐷𝑖の変換𝑡
- 10. 探索アルゴリズム 9 推定報酬𝑅が最大となる𝑛, 𝑡を選択 𝑅 𝐺𝑖, 𝑛, 𝑡, 𝑏 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 行動（どのノード𝑛にどの変換𝑡を適用 するか）の相対的重要度を定義
- 11. 探索アルゴリズム • 推定報酬𝑅の設定によって探索の戦略を決定 – Q学習によって𝑅を学習 • シンプルな探索戦略は人手で作れる – 深さ優先探索 – 幅優先探索 – Cognito （同じ著者の先行研究、実験で比較） • Khurana, U.; Turaga, D.; Samulowitz, H.; and Parthasarathy, S. 2016b. Cognito: Automated feature engineering for supervised learning. In Proceedings of the IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops 1304–1307. – シンプルな探索戦略は特定の状況では適切に機能するが、 様々な状況下で機能する統一戦略を人手で行うのは困難 10
- 12. 𝑅を決定する要素 1. ノード𝑛の精度 – ノードの精度が高いほどそのノードからの探索が促進される 2. 変換𝑡の𝐺𝑖までの平均即時報酬 3. 変換𝑡がルートノードからノード𝑛までに適用された回数 4. ノード𝑛とその親の精度の利得 5. ノードの深さ – 変換シーケンスの相対的な複雑さにペナルティをかけるために使用 6. 𝐺𝑖までに使った予算の割合(𝑏 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑖 𝐵 𝑚𝑎𝑥 ) 7. ノード𝑛の特徴数の元のデータセットに対する比 – どれだけ増えたか 8. 変換が特徴選択かどうか 9. データセットに数値特徴、日時特徴、文字列特徴、などが含まれているか どうか 11
- 13. Q-Learning with Function Approximation • ステップ𝑖 – 行動(ノードに変換を適用)により新しいノード𝑛𝑖が生成される – モデルの訓練テスト • 精度𝐴(𝑛𝑖)となる新しいデータセットが得られる • 各ステップでの即時報酬 – 𝑟𝑖 = max 𝑛′∈𝜃(𝐺 𝑖+1) 𝐴 𝑛′ − max 𝑛∈𝜃(𝐺 𝑖) 𝐴(𝑛) • 𝑟0 = 0 • 状態𝑠𝑖からの累積報酬 – 𝑅 𝑠𝑖 = 𝑗=0 𝐵 𝑚𝑎𝑥 𝛾 𝑖 𝑟𝑖+𝑗 • 𝑠𝑖：グラフ𝐺𝑖と残り予算𝑏 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 • 𝛾 ∈ [0,1)：割引率 • 目的 – 累積報酬𝑅 𝑠𝑖 を最大にする方策Π∗ を見つける 12
- 14. Q-Learning with Function Approximation • Q学習 – 方策Πの𝑄関数 • 𝑄 𝑠, 𝑐 = 𝑟 𝑠, 𝑐 + 𝛾𝑅Π (𝛿 𝑠, 𝑐 ) – 𝛿: 𝑆 × 𝐶 → 𝑆 仮想遷移関数 – 最適方策 Π∗(𝑠) = argmax 𝑐 |𝑄(𝑠, 𝑐)| • 𝑆のサイズを考えると𝑄関数を直接学習することは不可能 • 線型結合による近似 – 𝑄 𝑠, 𝑐 = 𝑤 𝑐 𝑓(𝑠) • 𝑤 𝑐：行動𝑐の重みベクトル • 𝑓 𝑠 = 𝑓(𝑔, 𝑛, 𝑡, 𝑏) – 状態と残りの予算比率のベクトル 13
- 15. Q-Learning with Function Approximation • Q関数の線型結合による近似 – 𝑄 𝑠, 𝑐 = 𝑤 𝑐 𝑓(𝑠) • 𝑤 𝑐の更新ルール – 𝑤 𝑐 𝑗 ← 𝑤 𝑐 𝑗 + 𝛼 𝑟𝑗 + 𝛾 max 𝑛′,𝑡′ 𝑄 𝑔′, 𝑐′ − 𝑄 𝑔, 𝑐 𝑓(𝑔, 𝑏) • 𝑔′：ステップ𝑗 + 1のグラフ • 𝛼：学習率 – この証明 • Irodova, M., and Sloan, R. H. 2005. Reinforcement learning and function approximation. In FLAIRS Conference, 455–460. 14
- 16. 実験（学習：方策） • 48のデータセットを使用（テストデータセットとの重複無し） • 予算 – 異なる予算を各データセットにランダムな順番で使用 • 𝐵 𝑚𝑎𝑥 ∈ {25, 50, 75,100,150,200,300,500} • 割引率 – 𝛾 = 0.99 • 学習率 – 𝛼 = 0.05 • 重みベクトル𝑤 𝑐 – 12次元 – 1で初期化 • 𝜀-greedy法 – 𝜀 = 0.15 15 • 変換
- 17. 実験 • 48のデータセットに対してテスト – 5つFEを比較 • Base dataset – 元データ（FE無し） • 提案手法(𝑅𝐿1) – 𝐵 𝑚𝑎𝑥 = 100 • Expansion-reduction – 全ての変換を別々に適用 → 特徴選択 • Random – ランダムな特徴にランダムに変換関数を適用 ×100 • Tree-Heur – Khurana, U.; Turaga, D.; Samulowitz, H.; and Parthasarathy, S. 2016b. Cognito: Automated feature engineering for supervised learning. In Proceedings of the IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops 1304–1307. – 学習アルゴリズム • Random Forestを使用 – ハイパーパラメータはBase datasetをもとに決定したものを使用 16
- 19. 実験結果 18 分類問題(C) • 1 - Relative Absolute Error 回帰問題(R) • F-Score どちらも高い方が良い
- 21. 実験結果 • 誤差 – 48のデータセットに対して提案手法は誤差を24.6%(中央値）削減した • 実行時間 – 提案手法(100node)はBikeshare DCで4分40秒 • BikeshareDC – Row:10886 – Features:11 • Single thread on a 2.8GHz processor – 提案手法とRandam,Tree-Heurは大体同じ時間（全データセット） – Expand-reduceは提案手法の0.1倍~0.9倍 20
- 22. 高さ制約の比較 • 𝐵 𝑚𝑎𝑥 = 100 21 ℎ 𝑚𝑎𝑥 = 4で最大精度のノードを発見 ℎ 𝑚𝑎𝑥 = 6で精度が劣化(Openml_620) → 予算𝐵 𝑚𝑎𝑥が不足 グラフの高さℎ • ルートノードとの距離
- 23. まとめ • Feature Engineeringを効率的に行うための新しい手法を提 案 – 要点 • 特徴空間を列挙するtransformation graph • 強化学習ベースの探索 – 様々なデータセットでエラー率を大幅に削減（中央値で25%） • 今後の展望 – 状態変数の非線形モデリング – 欠損値の補間、モデル選択への応用 – 最適な特徴は学習アルゴリズムに依存するので、FEと学習アルゴリズ ム選択の共同最適化 22