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What's hot
What's hot (20)
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XGBoostからNGBoostまで
- 2. 自己紹介 ● 吉田 知貴 ○ 名古屋工業大学大学院 情報工学専攻 竹内・烏山研究室 出身 ○ 2020年 DeNA入社 ○ 趣味: 野鳥撮影 在学時代 ● 機械学習の凸最適化の理論研究 ○ KDD 2018 | Safe Triplet Screening for Distance Metric Learning ○ KDD 2019 | Learning Interpretable Metric between Graphs: Convex Formulation and Computation with Graph Mining ● 理論系のQiita記事 ○ ラグランジュ双対問題について解説: https://qiita.com/birdwatcher/items/b23209f06177373c6df4 ○ 機械学習の高速化手法Safe Screeningを解説: https://qiita.com/birdwatcher/items/6c3f86693f02762d05b9 2
- 5. 勾配ブースティング ● 残差を埋めるように弱学習器を足していく モデル (by Friedman) ○ 弱学習器として決定木がよく使われる 5Hands on Machine Learning with Scikit Learn and Tensorflowより
- 6. 勾配ブースティングの歴史 ● Friedmanの勾配ブースティング (1999) ○ 勾配ブースティング発案 近年... ● XGBoost (KDD2016) ○ 正則化, 定式化ベースでの導出, 実装上の工夫 ● LightGBM (NIPS2017) ○ 高速化 ● CatBoost (NIPS2018) ○ カテゴリ変数の扱い ● NGBoost (2019) ○ 不確かさを扱う 6
- 7. Friedmanの勾配ブースティング 7 The Elements of Statistical Learningより サンプルに対する勾配 勾配を出力するような木を構築 葉の値は損失を下げるように ● 普通の勾配法に基づいた考え方 ○ 勾配を決定木で表現して足していく
- 9. XGBoostの定式化 ● 目的関数 ○ 正則化項 9 葉の数 葉の値 (T次元ベクトル) 正則化係数 (葉の数抑制) 正則化係数 (1つの木の影響力抑制 ) 一つ前の予測値 損失関数 サンプルに関する和 決定木
- 10. XGBoostの考え方 (1/3) ● 最適な葉の値wを求めるために 目的関数の2次近似: ft に関して0の周りでテイラー展開 10 1次微分 2次微分 wにとって定数
- 11. XGBoostの考え方 (2/3) ● 定数除去 ● fをwの値で陽に書き表すと... ● wの二次関数になった!! ○ 最適なwが求まる 11 正則化項Ω 葉 j にたどりつくサンプルたち このとき
- 12. XGBoostの考え方 (3/3) ● 分岐時は, 次のスコアが最大になるような分割を探す ○ 最も目的関数(の近似)が下がる分岐を探していることに対応する ● Friedmanとぜんぜん違うように見える...? ○ XGBoostも式変形すると, Friedmanと同じように (重み付き)勾配にフィットする木を作ることになっていることに注意 12 分岐前 分岐後 左の葉 右の葉 分岐前
- 13. XGBoostの工夫 ● shirinkage η ○ 木を足すときに, 小さな η を掛ける ○ 小さい値ほど精度があがると言われている (ESL, Firedman2001) ● feature subsampling ○ ランダムフォレストでも使われてますね ● 分岐時の工夫 ○ Exact Greedy Algorithm ■ データをソートして, 順番に分割点を確認 ○ Approximate Algorithm ■ 最初に, 特徴分布の分位数で分割の候補を決める ● 各木の作成の最も最初 (global) or 分岐のたびに (local) ■ 各サンプルをその分割された領域にマッピング& 集計しておく ● データのスパース性 (欠損, 0)を利用した高速化 ○ デフォルトの分岐を与えておく ● その他システム設計の工夫: 並列化, キャッシュアクセス, ... 13 図：XGBoost論文より
- 16. LightGBM ● 高速化する工夫が入っている ○ Gradient-based One-Side Sampling (GOSS) ■ 小さい勾配を持つサンプルを除去 ○ Exclusive Feature Bundling (EFB) ■ 排他的な特徴をまとめて扱う ● LightGBMはヒストグラムベース ○ XGBoostはオプションで選べた 16
- 17. LightGBMのGOSSについて 1. 勾配の絶対値のトップa × 100%を使う 2. 残りの(1-a) × 100%から, ランダムにb × 100%選ぶ 3. サンプリングされた勾配に (1-a) / b を掛けて, 増幅する ● 近似しない場合との差を不等式で抑えれる理論保証ある点が強い ○ 1-δの確率で...という不等式が示されている 17
- 18. LightGBMのライブラリ ● デフォルトでGOSSがOFF ● EFBはON 18https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Parameters.html より
- 20. CatBoost ● ターゲットエンコーディングに基づく ○ カテゴリ変数を予測の平均値で置き換える ○ 論文内ではTS (Target Statistic)と呼ばれている ● リークを防ぎつつ, 全訓練データをTSと学習使う ● Ordered TS: (オンライン学習からインスパイアされた) ○ 訓練サンプルにランダムな順列σを導入 ○ 各サンプルのカテゴリ値は, 順列σに従ってTSされる ○ 最初の方のサンプルは分散が大きいため, Boostingステップで異なる順列を使う 20 動物 y TS Ordered TS 猫 1 0.5 0 犬 1 2/3 0 鳥 1 1 0 猫 0 0.5 1 犬 0 2/3 1 犬 1 2/3 0.5 順列σ
- 22. CatBoostのもう一つの工夫 ● Ordered Boosting ○ Ordered TSと同じような考え方 ○ 先程の問題を解決するもの ○ ランダムな順列σに従い, 最初のiサンプルまでを使った学習済みモデルMi とする ○ 計算量がかなり増える 22 サンプル6までを使用したモデル サンプル7の残差計算に, サンプル7で学習したモデルを使って ない 図：CatBoost論文より
- 25. NGBoost ● 不確かさを扱える勾配ブースティング手法 ○ 確率分布を返す ● 任意の弱学習器, 確率分布, スコア関数を使える ● 自然勾配を使って学習 25 https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ngboost/ より
- 26. NGBoostの構成要素 ● 弱学習器: f (m) (x) ○ 決定木など ● 確率分布: Pθ (y|x) ○ θはパラメータ ■ 正規分布なら θ = (μ, σ) ● スコア関数: S(Pθ , y) ○ MLE (最尤推定), CRPS (Continuous Ranked Probability Score)など 26 弱学習器 確率分布 スコア関数 図：NGBoost論文より
- 27. スコア関数S モデルが出力する分布Pθ と観測データyから計算されるスコア (予測誤差) ● 負の対数尤度 (MLE, 最尤推定) ● Continuous Ranked Probability Score (CRPS) 27
- 28. 一般化自然勾配 ● 通常の勾配 ○ dがユークリッド空間のノルム ● 一般化自然勾配 ○ 分布Pθ と分布Pθ+d の離れ具合 ○ DS : ダイバージェンス 28
- 29. 勾配と自然勾配の違い ● 正規分布における例 ● 学習過程：https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ngboost/ 29 NGBoost論文より
- 31. 実験結果 ● 分布を推定できる既存手法との比較 ● 二乗平均平方根誤差 (RMSE), 負の対数尤度 (NLL) ○ 小さい方が良い 多くのデータセットで, NGBoostが良いスコア 31 https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ngboost/ より
- 33. その他 木を連ねてニューラルネットに対抗しようとしている人たちがいる ● Deep Forest ● Multi-Layered Gradient Boosting Decision Tree 33 https://papers.nips.cc/paper/7614-multi-layered-gradient-boosting-decision-trees.pdf より