tidymodelsでのモデル構築と評価

Rによる次元削減

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

モデル当てはめの流れ

モデル当てはめの最初のステップはデータ分割です

モデル当てはめの流れ

モデル当てはめの2番目のステップはデータ準備です

モデル当てはめの流れ

モデル当てはめの3番目のステップはモデルの当てはめです

モデル当てはめの流れ

モデル当てはめの4番目のステップはモデル評価です

tidymodels でのモデル当てはめ

tidymodels にはデータを学習用とテスト用に分割する関数があります

tidymodels でのモデル当てはめ

tidymodels のレシピには、前処理ステップを作成する関数があります

tidymodels でのモデル当てはめ

tidymodels にはワークフロー内で多様なモデルを当てはめる関数があります

学習用とテスト用への分割

split <- initial_split(credit_df, prop = 0.8, strata = credit_score)


train <- split %>% training()


test <-  split %>% testing()

レシピとモデルの作成

feature_selection_recipe <- 
  recipe(credit_score ~ ., data = train) %>%

  step_filter_missing(all_predictors(), threshold = 0.5) %>%

  step_scale(all_numeric_predictors()) %>%

  step_nzv(all_predictors()) %>%

  prep()

lr_model <- logistic_reg() %>%

  set_engine("glm")

ワークフローの作成と当てはめ

credit_wflow <- workflow() %>%

  add_recipe(feature_selection_recipe) %>%

  add_model(lr_model)


credit_fit <- 
  credit_wflow %>% fit(data = train)

モデルの評価

# テストデータで予測
credit_pred_df <- predict(credit_fit, test) %>% 
  bind_cols(test %>% select(credit_score))


# F スコアを評価
f_meas(credit_pred_df, credit_score, .pred_class)

# A tibble: 1 × 3
  .metric .estimator .estimate
  <chr>   <chr>          <dbl>
1 f_meas  macro          0.519

tidy() でレシピを確認

tidy(feature_selection_recipe, number = 1)

# A tibble: 2 × 2
  terms            id                  
  <chr>            <chr>               
1 age              filter_missing_gVVfc
2 outstanding_debt filter_missing_gVVfc

tidy() でモデルを確認

# モデル推定値を表示
tidy(credit_fit)

# A tibble: 44 × 5
   term                estimate std.error statistic p.value
   <chr>                  <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>
 1 (Intercept)           2.88       0.918    3.13   0.00173
 2 monthAugust          -0.449      0.236   -1.91   0.0565 
 3 monthFebruary        17.7      677.       0.0262 0.979  
 4 monthJanuary         17.7      661.       0.0268 0.979  
 ...                    ...       ...        ...    ...

演習に進みましょう！

Rによる次元削減