Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
qeMLパッケージの紹介
Search
bob3bob3
December 15, 2023
Science
0
970
qeMLパッケージの紹介
caretやtidymodelsと同じような機械学習のラッパーqeMLパッケージの紹介
bob3bob3
December 15, 2023
Tweet
Share
More Decks by bob3bob3
See All by bob3bob3
R言語の環境構築と基礎 Tokyo.R 112
bob3bob3
0
270
『データ可視化学入門』をPythonからRに翻訳した話(増強版)
bob3bob3
0
300
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
360
「国と音楽」 ~spotifyrを用いて~ #muana
bob3bob3
2
330
パーマーステーションのペンギンたち#3 探索的データ分析(EDA)編
bob3bob3
1
430
Redditで遊ぼう #TokyoR 106
bob3bob3
0
540
シン・初心者のためのR-Tips
bob3bob3
0
350
応用セッション発表のすすめ
bob3bob3
0
690
LT発表のすすめ
bob3bob3
0
530
Other Decks in Science
See All in Science
ベクトル型スーパーコンピュータ「AOBA-S」の性能評価
keichi
0
260
20240127_OpenRadiossエアバッグ解析
kamakiri1225
0
150
Microbiology Labs.
maleehafatima
0
130
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
0
230
Leveraging conformal prediction for calibrated probabilistic time series forecasts to accelerate the renewable energy transition
ingevandenende
2
250
Transformer系機械学習モデルを取り巻くライブラリや用語を整理する
bobfromjapan
2
480
マルチモーダルモデルと自動運転 車載モデルのコスト・スループット・レイテンシ / LLM in Production Meetup #2 20231023
yuyamaguchi
1
1k
遺伝子発現プロファイルに基づく新しい薬物間相互作用予測法
tagtag
0
100
Non-Gaussian methods for causal discovery
sshimizu2006
0
180
A Theory of Scrum Team Effectiveness 〜『ゾンビスクラムサバイバルガイド』の裏側にある科学〜
bonotake
12
5.1k
AI Alignment: A Comprehensive Survey
s_ota
0
180
勉強会資料 / “Asymptotic Statistics” Section 3.1
asymptotic_minato
0
110
Featured
See All Featured
BBQ
matthewcrist
80
8.8k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
302
110k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
68
8.6k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
60
3.9k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
267
39k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
504
110k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
226
51k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
34
8.9k
The Brand Is Dead. Long Live the Brand.
mthomps
49
29k
Atom: Resistance is Futile
akmur
259
25k
ParisWeb 2013: Learning to Love: Crash Course in Emotional UX Design
dotmariusz
104
6.6k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
24
2k
Transcript
qeMLパッケージの紹介 R研究集会2023 (2023/12/16) @bob3bob3
qeMLパッケージとは? • caret、mlr3、tidymodelsと同じような、機械 学習に統一的なインターフェイスを提供する ラッパー。 • 「qe」は「quick and easy」。 •
とにかくシンプルで「 one liner」で機械学習を 事項できるのが売り。
作者 Norman Matloff The Art of R Programming (2011) の著者。
実行例 library(qeML) # メジャーリーガーのデータセット。ポジション、身長、体重、年齢 data(mlb1) # 体重を推定するモデル # 決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング mlb1_rpart
<- mlb1 |> qeRpart("Weight") mlb1_rf <- mlb1 |> qeRFranger("Weight") mlb1_gb <- mlb1 |> qeGBoost("Weight")
実行例 # 推定 new_data <- data.frame(Position='Catcher', Height=73, Age=28) mlb1_rpart |>
predict(new_data) mlb1_rf |> predict(new_data) mlb1_gb |> predict(new_data) # これだけ! # 簡単だね!
Enjoy?
いやいや、まてまて • バリデーションは? • ハイパーパラメーターのチューニングは?
バリデーションは勝手にやってくれる # testデータでのMAE mlb1_rpart$testAcc mlb1_rf$testAcc mlb1_gb$testAcc data.frame( name = c("rpart",
"rf", "gb"), MAE = list(mlb1_rpart, mlb1_rf, mlb1_gb) |> map_dbl(\(x) pluck(x, "testAcc")) ) |> arrange(MAE) # name MAE # 1 rf 13.23741 # 2 gb 13.74169 # 3 rpart 14.24358
チューニングもできる # ランダムフォレストのグリッドサーチ例 qs_ft_rf <- mlb1 |> qeFT( "Weight", "qeRFranger",
pars = list(nTree= seq(100, 1000, 250), minNodeSize= seq(10, 30, 10)), nTst = 100, nXval = 10, showProgress=TRUE ) qs_ft_rf$outdf |> slice_min(meanAcc) # nTree minNodeSize meanAcc CI bonfCI # 1 350 10 8.326976 8.531146 8.653432
その他の機能 • 次元縮約、次元削減 • 並列化 • 欠損補完 • モデルの比較 •
Quick Start, ML Overviewなど親切なビネットがたくさん! • データセットも山盛り
……ただし • まだまだ開発中で発展途上。 • ドキュメントも書きかけという感じ。 • 実装されている手法がcaret、tidymodelsと比べるとまだ少ない。 • 実装が不完全な手法もある(xgboost, lightgbmなど)
• バリデーションの評価指標を変更ができない • Macだとインストールできないらしい(誰か検証して!)
Enjoy!