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Regurarized Greedy Forest

最近、決定木ベースの手法ではxgboost が主流となってきています。実際、xgboost やrandomForest は手軽に結構良い精度が出るので、まずはじめに試すとしたらこのあたりの手法かなと思います。
 Regurarized Greedy Forest (以下、RGF と略す)は、C++ で書かれていることとトレーニングに時間がかかるため、あまり普及はしていないように感じます。ただ精度に関してはxgboost より良いことも多い印象があります。
Regularized greedy forest (RGF) in C++
こちらからダウンロードすることができます。RGF の使い方やアルゴリズムについては付属のpdf に詳しく書かれています。アルゴリズムについては時間があるときに追記しようと思います。

  • コンペでの使用状況
  • metric とloss の目安
  • 使用上の注意点
  • パラメータ
  • python のwrapper
  • R のwrapper

コンペでの使用状況

  • 実際に、kaggle のコンペでもときどき使用されていて、2 値分類ではWest Nile Virus Prediction のコンペで2 位の方がRGF を用いていました。

GitHub - diefimov/west_nile_virus_2015: the 2nd place solution for West Nile Virus Prediction challenge on Kaggle

  • またHiggsBoson のコンペの2位の方も使用されていました。

GitHub - TimSalimans/HiggsML: My second place solution to the Higgs Boson Machine Learning Challenge

  • 多クラス分類でも使用されている方がいました。otto のコンペで、商品を9 つのクラスに分類する問題で、stacked generalization の1st level に使用されていました。コードも公開されていますので、参考になると思います。

otto_2015/model.rgf.stack.R at master · diefimov/otto_2015 · GitHub

metric とloss の目安
以後、RGFの使い方を中心に見ていきます。まず評価関数に対してどのようにfit させるかについてです。
rgf のloss はLog, LS, Exp の3つから選択することになりますが、毎回3 つとも試すのは面倒なので第一候補の目安としては、経験的に次の表のように選べばよさそうです。

metirc loss
logloss LS (or Log)
auc Log(or LS)
rmse LS

使用上の注意点:
クラス分類では、そのクラスに属するかどうかが +1 と-1 で表現されています。(ただし、wrapper を使う分には気にしなくてもOK。)
perl を使うため事前にインストールする必要があります。

パラメータ
reg_L2: 正則化パラメータ
1, 0.1, 0.01 を基本的に試す。
loss: 損失関数(LS, Log, Expo)
LS: square loss, (p-y)^2/2;
Expo: exponential loss, exp(-py);
Log: logistic loss, log(1 + exp(-py));

test_interval: 100
test_interval ごとにモデルをセーブします
max_leaf_forest: 500
葉の数がmax_leaf_forest に到達するまで実行します。
Verbose: 進捗

実装関連
train_x_fn: 訓練データのデータ点
train_y_fn: 訓練データのラベル
test_x_fn: 検証用データのデータ点
model_fn: 予測に用いるモデルのファイル
prediction_fn: 予測したデータを格納するファイル名
SaveLastModelOnly: 最後に実行したモデルだけがセーブされる
model_fn_for_warmstart: 指定したファイルから訓練の続きを行える。(early stopping の実装などに使える)

python のwrapper
python では、便利なwrapper が以下の2 つあります。
GitHub - MLWave/RGF-sklearn: Scikit-learn API toy wrapper for Regularized Greedy Forests

GitHub - fukatani/rgf_python: Python Wrapper of Regularized Greedy Forest.
です。後者の方を試してみます。

git clone https://github.com/fukatani/rgf_python.git 
python setup.py install

なのですが、自分の環境では失敗したため、rgf.py をそのまま読み込むことにしました。実行する前にrgf.py の

loc_exec = 'C:\\Users\\rf\\Documents\\python\\rgf1.2\\bin\\rgf.exe'
loc_temp = 'temp/'

この部分を修正する必要があります。

from sklearn import datasets
from sklearn.utils.validation import check_random_state
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
from rgf import RGFClassifier

iris = datasets.load_iris()
rng = check_random_state(0)
perm = rng.permutation(iris.target.size)
iris.data = iris.data[perm]
iris.target = iris.target[perm]

rgf = RGFClassifier(max_leaf=400,
                    algorithm="RGF_Sib",
                    test_interval=100,)

# cross validation
rgf_score = 0
n_folds = 3

for train_idx, test_idx in StratifiedKFold(iris.target, n_folds):
    xs_train = iris.data[train_idx]
    y_train = iris.target[train_idx]
    xs_test = iris.data[test_idx]
    y_test = iris.target[test_idx]
    rgf.fit(xs_train, y_train)
    rgf_score += rgf.score(xs_test, y_test)

rgf_score /= n_folds
print('score: {0}'.format(rgf_score))
# score: 0.959967320261

となって動作していることが確認できます。こちらでは、多クラス分類にも対応しています。(original は2値分類のみ。)

R のwrapper
R でのwrapper はまだ見られない感じで、とりあえず自分のを貼っておきます。
GitHub - puyokw/RGF-R: R wrapper for Regularized Greedy Forest
これをrgf-src.R として使用しています。
path にはrgf1.2 があるディレクトリを指すようにしてください。今のところ、2値分類でMetircs がlogloss の場合のみになっています。(夏休みにもう少し更新していきたいと思っています。auc とrmse(regression) と多クラス分類への対応)
たとえばnumerai のデータを用いてみます。feature はfeature1 からfeature21 まででmetrics はlogloss の2 値分類となっています。

path <- 'C:/Users/KawaseYoshiaki/Desktop/tmp/'
source(paste0(path,'rgf-src.R'))
train <- read_csv(paste0(path,"numerai_training_data.csv"))
test <- read_csv(paste0(path,"numerai_tournament_data.csv"))
testId <- test$t_id
target <- train$target
test$t_id <- NULL 
train$target <- NULL

(tmp <- RGFCV(train,target,nround=500,lambda=1,nfold=5) )# 200, 0.6916646 

pred <- RGF(train,test,target,nround=tmp$bestNum*100,lambda=1)
submission <- data.frame(t_id=testId, probability=pred$prediction)
write_csv(submission,paste0(path,'rgf.csv'))

f:id:puyokw:20160717202732p:plain
検証の間隔が100 ごとになっているため、今のところbestNum の値が1/100 で出力しているため、pred のときのnround は100 倍しています。

時間があるときにまた追記していきたいと思っています。