ロジスティック回帰

Machine Learning with PySpark

Andrew Collier

Data Scientist, Fathom Data

ロジスティック曲線

しきい値より上を塗ったロジスティック曲線

ロジスティック曲線

しきい値より下を塗ったロジスティック曲線

ロジスティック曲線

右にシフトしたロジスティック曲線

ロジスティック曲線

左にシフトしたロジスティック曲線

ロジスティック曲線

緩やかな遷移のロジスティック曲線

ロジスティック曲線

急峻な遷移のロジスティック曲線

自動車データを再訪

モデリング前の準備:

予測変数を1列（features）にまとめる
データを学習用とテスト用に分割

+---+----+------+------+----+-----------+----------------------------------+-----+
|cyl|size|mass  |length|rpm |consumption|features                          |label|
+---+----+------+------+----+-----------+----------------------------------+-----+
|6  |3.0 |1451.0|4.775 |5200|9.05       |[6.0,3.0,1451.0,4.775,5200.0,9.05]|1.0  |
|4  |2.2 |1129.0|4.623 |5200|6.53       |[4.0,2.2,1129.0,4.623,5200.0,6.53]|0.0  |
|4  |2.2 |1399.0|4.547 |5600|7.84       |[4.0,2.2,1399.0,4.547,5600.0,7.84]|1.0  |
|4  |1.8 |1147.0|4.343 |6500|7.84       |[4.0,1.8,1147.0,4.343,6500.0,7.84]|0.0  |
|4  |1.6 |1111.0|4.216 |5750|9.05       |[4.0,1.6,1111.0,4.216,5750.0,9.05]|0.0  |
+---+----+------+------+----+-----------+----------------------------------+-----+

ロジスティック回帰モデルの構築

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

ロジスティック回帰分類器を作成します。

logistic = LogisticRegression()

学習データで学習します。

logistic = logistic.fit(cars_train)

予測

prediction = logistic.transform(cars_test)

+-----+----------+---------------------------------------+
|label|prediction|probability                            |
+-----+----------+---------------------------------------+
|0.0  |0.0       |[0.8683802216422138,0.1316197783577862]|
|0.0  |1.0       |[0.1343792056399585,0.8656207943600416]|
|0.0  |0.0       |[0.9773546766387631,0.0226453233612368]|
|1.0  |1.0       |[0.0170508265586195,0.9829491734413806]|
|1.0  |0.0       |[0.6122241729292978,0.3877758270707023]|
+-----+----------+---------------------------------------+

適合率と再現率

テストデータでの性能は？

混同行列を確認します。

+-----+----------+-----+
|label|prediction|count|
+-----+----------+-----+
|  1.0|       1.0|    8| - TP（真陽性）
|  0.0|       1.0|    4| - FP（偽陽性）
|  1.0|       0.0|    2| - FN（偽陰性）
|  0.0|       0.0|   10| - TN（真陰性）
+-----+----------+-----+

# Precision (positive)
TP / (TP + FP)

0.6666666666666666

# Recall (positive)
TP / (TP + FN)

0.8

重み付き指標

from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator

evaluator = MulticlassClassificationEvaluator()

evaluator.evaluate(prediction, {evaluator.metricName: 'weightedPrecision'})

0.7638888888888888

他の指標:

weightedRecall
accuracy
f1

ROC と AUC

ROC 曲線

ROC = 「受信者動作特性」

TP と FP
しきい値 = 0（右上）
しきい値 = 1（左下）

AUC = 「曲線下面積」

理想的には AUC = 1

ロジスティック回帰をやってみましょう！

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