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#access #analog *C4.5による決定木学習 [#q7523980] -[[C4.5:http://ja.wikipedia.org/wiki/C4.5]] を使って[[決定木学習:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E6%9C%A8]] をしてみる。 -参考 --[[C4.5について:http://www.f.waseda.jp/kikuchi/tips/c4.5.html]]（菊池先生） --(教科書)J.R.キンラン(著)，古川康一(監訳)，AIによるデータ解析，トッパン，1995． --[[C4.5 example:http://www.eva.ie.u-ryukyu.ac.jp/~tnal/Job/C4.5/index.html]]（琉球大當間先生） ***インストール [#bc96ba2f] -[[C4.5について:http://www.f.waseda.jp/kikuchi/tips/c4.5.html]]（菊池先生） ***データを作る [#z03a679f] -[[Wikipediaのサンプル:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E6%9C%A8]] を使う。(([[MATLAB Note/統計/決定木:http://shower.human.waseda.ac.jp/~m-kouki/pukiwiki_public/index.php?MATLAB%20Note%2F%E7%B5%B1%E8%A8%88#k532ac4f]] も参照して下さい。)) -[[Wikipediaのサンプル:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E6%9C%A8]] を使う。(([[MATLAB Note/統計/決定木:http://speechresearch.fiw-web.net/102.html#k532ac4f]] も参照して下さい。)) --カテゴリーおよびパラメータ指定ファイル(golf.names) do, don't. | 従属変数、ゴルフをするかしないか weather : fine, cloudy, rain. | 独立変数、天気（3カテゴリ） temperature : continuous. | 独立変数、気温（連続数） humidity : continuous. | 独立変数、湿度（連続数） wind : y, n. | 独立変数、風が強いか強くないか ---最後の行は改行すること（以下同様） --学習データ(golf.data) fine,29,85,n,don't fine,27,90,y,don't cloudy,28,78,n,do rain,21,96,n,do rain,20,80,n,do rain,18,70,y,don't cloudy,18,65,y,do fine,22,95,n,don't fine,21,70,n,do rain,24,80,n,do fine,24,70,y,do cloudy,22,90,y,do cloudy,27,75,n,do rain,22,80,y,don't ---データには欠損があってもいいようで、その場合は「?」と記述する。((J.R.キンラン(著)，古川康一(監訳)，AIによるデータ解析，トッパン，1995．p.4)) --テストデータ(golf.test) rain,22,70,y,do fine,24,70,y,don't ---これは適当に作った。モデルの精度の評価に使うものなので、従属変数のデータも必要。 ***実行 [#i3153d6d] -決定木を作る $ c4.5 -f golf --以下が出力される。 C4.5 [release 8] decision tree generator Wed Jul 27 12:31:06 2011 ---------------------------------------- Options: File stem <golf> Read 14 cases (4 attributes) from golf.data Decision Tree: weather = cloudy: do (4.0) weather = fine: | humidity <= 75 : do (2.0) | humidity > 75 : don't (3.0) weather = rain: | wind = y: don't (2.0) | wind = n: do (3.0) Tree saved Evaluation on training data (14 items): Before Pruning After Pruning ---------------- --------------------------- Size Errors Size Errors Estimate 8 0( 0.0%) 8 0( 0.0%) (38.5%) << ---この結果は以下のように解釈できる。((J.R.キンラン(著)，古川康一(監訳)，AIによるデータ解析，トッパン，1995．p.7)) #geshi(perl){{ if 天気が曇り * ゴルフをする * else if 天気が晴れ if 湿度が75以下 * ゴルフをする * else if 湿度が75より上 * ゴルフをしない * end else if 天気が雨 if 風が強い * ゴルフをしない * else if 風が弱い * ゴルフをする * end end }} ---[[Wikipediaの決定木:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Decision_tree_model_ja.png]]とほぼ（細かい数値を除いて）一致している。 ---「weather = cloudy: do (4.0)」などのカッコの中身は、'''各葉に到達したトレーニング事例の数である'''((J.R.キンラン(著)，古川康一(監訳)，AIによるデータ解析，トッパン，1995．p.7より引用))。なお、「（/）」という表記になっていた場合、右側の値は'''その葉で分類を間違えたトレーニング事例の数'''である。 ---Decision Tree が複雑だった場合（？）は、Simplified Decision Tree も生成される。これは'''発見的方法を使って、'''学習データ（？）'''を分類する際に分類の精度を落とさないで構造をより理解しやすいように'''単純化した決定木である((J.R.キンラン(著)，古川康一(監訳)，AIによるデータ解析，トッパン，1995．p.7より一部引用))((教科書には「テストデータを分類する際に分類の精度を落とさないで～」とあるが、学習データから単純化決定木を作っているような記述もある。)) ---「Evaluation on training data」以下は、学習データに対する決定木の精度を示す。「14 items」はデータ数、「Before Pruning」は学習後の決定木、「After Pruning」は単純化した決定木、「Size」は決定木の枝の数、「Errors」は分類エラー、「Estimate」はその木が'''新しい事例に対して何%の割合で間違えるか'''((オーバフィッティングの確率を出している？))を示す((J.R.キンラン(著)，古川康一(監訳)，AIによるデータ解析，トッパン，1995．p.8より一部引用)) -決定木を作る＆テストデータに対する評価 $ c4.5 -f golf -u --上記の学習結果に加えて、以下が出力される。 Evaluation on test data (2 items): Before Pruning After Pruning ---------------- --------------------------- Size Errors Size Errors Estimate 8 2(100.0%) 8 2(100.0%) (38.5%) << (a) (b) <-classified as ---- ---- 1 (a): class do 1 (b): class don't ---「Evaluation on test data」以下はテストデータを決定木にかけた結果。2個のデータがどちらもエラーになり、エラー率100%。((このテストデータは適当に作ったので、ある意味当然か。)) ---「(a) (b)」以下は正誤行列。一行目は「クラスdoのデータ1つがクラスdon'tに分類された（エラー）」という意味。ニ行目は「クラスdon'tのデータ1つがクラスdoに分類された（エラー）」という意味。 -学習されたルールを見る $ c4.5rules -f golf --以下が出力される。 C4.5 [release 8] rule generator Wed Jul 27 13:46:18 2011 ------------------------------- Options: File stem <golf> Read 14 cases (4 attributes) from golf ------------------ Processing tree 0 Final rules from tree 0: Rule 2: weather = cloudy -> class do [70.7%] Rule 4: weather = rain wind = n -> class do [63.0%] Rule 1: weather = fine humidity > 75 -> class don't [63.0%] Rule 3: weather = rain wind = y -> class don't [50.0%] Default class: do Evaluation on training data (14 items): Rule Size Error Used Wrong Advantage ---- ---- ----- ---- ----- --------- 2 1 29.3% 4 0 (0.0%) 0 (0|0) do 4 2 37.0% 3 0 (0.0%) 0 (0|0) do 1 2 37.0% 3 0 (0.0%) 3 (3|0) don't 3 2 50.0% 2 0 (0.0%) 2 (2|0) don't Tested 14, errors 0 (0.0%) << (a) (b) <-classified as ---- ---- 9 (a): class do 5 (b): class don't ---これは前述の決定木を、人間が理解しやすいルールの形で表現したもの。 ---例えば「Rule 4」は、「天気が雨で風が強くなければゴルフをする」という意味。「[63.0%]」は、'''これまで調べられていない事例に対してこのルールの条件部が満足されると、分類において63%の正しさがあることを予測'''している((J.R.キンラン(著)，古川康一(監訳)，AIによるデータ解析，トッパン，1995．p.9より一部引用)) ---'''ルール番号は、特に意味はなく、元の木の葉の順序から決められて'''いる((J.R.キンラン(著)，古川康一(監訳)，AIによるデータ解析，トッパン，1995．p.9より引用)) ---「Evaluation on training data」以下は各ルールの成績である。例えば「2 1 29.3% 4 0 (0.0%) a (b|c) do」は、'''ルール2は条件部に1つのテストがあり予測されたエラーは29.3%であり、学習データを分類するために4回使われた。これらの事例は間違いがなかった。もしもこのルールが除かれたならば、このルールによって正しく分類されたb個の事例は誤って分類され、このルールによって間違って分類されていたc個の事例は正しく分類され、全体の効果はaである。そのルールの条件部を満足する全ての事例はクラスdoに属していた。'''((J.R.キンラン(著)，古川康一(監訳)，AIによるデータ解析，トッパン，1995．p.11より改変して引用)) -テストデータも加えて学習されたルールを見る $ c4.5rules -f golf -u --上に加えて以下が出力される。 Evaluation on test data (2 items): Rule Size Error Used Wrong Advantage ---- ---- ----- ---- ----- --------- 3 2 50.0% 1 1 (100.0%) -1 (0|1) don't Tested 2, errors 2 (100.0%) << (a) (b) <-classified as ---- ---- 1 (a): class do 1 (b): class don't -決定木による分類 $ consult -f golf ***交差検定 [#e623f2e3] -C4.5付属の xval.sh で交差検定用のデータセットを生成できる。