Section 2 タスク
タスクはデータ及び機械学習問題に関する情報、例えば教師あり学習におけるターゲットの名前などをカプセル化したものだ。
2.1 タスクの種類と作成
全てのタスクはTaskクラスを頂点とする階層構造を持っている。以下に示すクラスは全てTaskのサブクラスである。
RegrTask: 回帰分析に関するタスク。ClassifTask: 2クラス分類または多クラス分類に関するタスク(注: コストがクラス依存であるコスト考慮型分類も扱うことができる)。SurvTask: 生存時間分析に関するタスク。ClusterTask: クラスター分析に関するタスク。MultilabelTask: マルチラベル分類に関するタスク。CostSensTask: 一般のコスト考慮型分類に関するタスク(コストが事例に依存するもの)。
タスクを作成するには、make<タスク名>というような名前の関数を使う。例えば分類タスクであればmakeClassifTaskである。全てのタスクはID(引数idに指定する)とデータフレーム(引数dataに指定する)を最低限必要とする。ただし、IDを未指定の場合は、データの変数名に基づいて自動的に割り当てられる。IDはプロットの際の注釈や、ベンチマークテストの際に名前として使われる。また、問題の性質に応じて、追加の引数が必要となる場合もある。
以下にそれぞれのタスクの生成方法を説明する。
2.1.1 回帰
教師あり学習である回帰では、dataの他に目的変数列名であるtargetを指定する必要がある。これは後に見る分類と生存時間分析においても同様である。
data(BostonHousing, package = "mlbench")
regr.task = makeRegrTask(id = "bh", data = BostonHousing, target = "medv")
regr.task$> Supervised task: bh
$> Type: regr
$> Target: medv
$> Observations: 506
$> Features:
$> numerics factors ordered
$> 12 1 0
$> Missings: FALSE
$> Has weights: FALSE
$> Has blocking: FALSETaskオブジェクトの中には、学習問題のタイプと、データセットに関する基本的な情報(例えば特徴量の型やデータ数、欠測値の有無など)が格納されている。
分類でも生存時間分析でもタスク作成の基本的な枠組みは同じである。ただし、dataの中の目的変数の種類は異なる。これについては以下で述べる。
2.1.2 分類
分類問題では、目的変数は因子型でなければならない。
以下にBreastCancerデータセットを使って分類タスクを作成する例を示そう。ここではId列を除外していることに注意してもらいたい(訳注: Id列はその意味から考えて特徴量に含めるのが適当でないのは当然のこと、character型であるため特徴量に含めようとしてもエラーがでる)。
data(BreastCancer, package = "mlbench")
df = BreastCancer
df$Id = NULL
classif.task = makeClassifTask(id = "BreastCancer", data = df, target = "Class")
classif.task$> Supervised task: BreastCancer
$> Type: classif
$> Target: Class
$> Observations: 699
$> Features:
$> numerics factors ordered
$> 0 4 5
$> Missings: TRUE
$> Has weights: FALSE
$> Has blocking: FALSE
$> Classes: 2
$> benign malignant
$> 458 241
$> Positive class: benign2クラス分類においては、しばしばそれぞれのクラスをpositiveとnegativeに対応させる。上記例を見るとわかるように、デフォルトでは因子型における最初のレベルがpositiveに割り当てられるが、引数positiveによって明示的に指定することもできる。
makeClassifTask(data = df, target = "Class", positive = "malignant")$> Supervised task: df
$> Type: classif
$> Target: Class
$> Observations: 699
$> Features:
$> numerics factors ordered
$> 0 4 5
$> Missings: TRUE
$> Has weights: FALSE
$> Has blocking: FALSE
$> Classes: 2
$> benign malignant
$> 458 241
$> Positive class: malignant2.1.3 生存時間分析
生存時間分析においては目的変数列が2つ必要になる。左打ち切り及び右打ち切りデータでは、生存時間と打ち切りかどうかを示す二値変数が必要である。区間打ち切りデータでは、interval2形式でのデータ指定が必要である(詳しくはSurv function | R Documentationを参照)。
data(lung, package = "survival")
# statusは1=censored, 2=deadとして符号化されているので、
# 論理値に変換する必要がある。
lung$status = (lung$status == 2)
surv.task = makeSurvTask(data = lung, target = c("time", "status"))
surv.task$> Supervised task: lung
$> Type: surv
$> Target: time,status
$> Events: 165
$> Observations: 228
$> Features:
$> numerics factors ordered
$> 8 0 0
$> Missings: TRUE
$> Has weights: FALSE
$> Has blocking: FALSE打ち切りの種類はcensoring引数で明示的に指定できる。デフォルトはrcens(右打ち切り)である。
2.1.4 マルチラベル分類
マルチラベル分類とは、対象が複数のカテゴリに同時に属す可能性があるような分類問題である。
dataにはクラスラベルと同じだけの数の目的変数列が必要である。また、それぞれの目的変数列は論理値によってそのクラスに属するかどうかを示す必要がある。
以下にyeastデータを用いた例を示そう。
yeast = getTaskData(yeast.task)
labels = colnames(yeast)[1:14]
yeast.task = makeMultilabelTask(id = "multi", data = yeast, target = labels)
yeast.task$> Supervised task: multi
$> Type: multilabel
$> Target: label1,label2,label3,label4,label5,label6,label7,label8,label9,label10,label11,label12,label13,label14
$> Observations: 2417
$> Features:
$> numerics factors ordered
$> 103 0 0
$> Missings: FALSE
$> Has weights: FALSE
$> Has blocking: FALSE
$> Classes: 14
$> label1 label2 label3 label4 label5 label6 label7 label8 label9
$> 762 1038 983 862 722 597 428 480 178
$> label10 label11 label12 label13 label14
$> 253 289 1816 1799 342.1.5 クラスター分析
クラスター分析は教師なし学習の一種である。タスクの作成に必須の引数はdataだけだ。mtcarsを使ってクラスター分析のタスクを作成する例を示そう。
data(mtcars, package = "datasets")
cluster.task = makeClusterTask(data = mtcars)
cluster.task$> Unsupervised task: mtcars
$> Type: cluster
$> Observations: 32
$> Features:
$> numerics factors ordered
$> 11 0 0
$> Missings: FALSE
$> Has weights: FALSE
$> Has blocking: FALSE2.1.6 コスト考慮型分類
一般に分類問題では精度を最大化すること、つまり誤分類の数を最小化することが目的となる。つまり、これは全ての誤分類の価値を平等と考えるということである。しかし、問題によっては間違いの価値は平等とは言えないことがある。例えば健康や金融に関わる問題では、ある間違いは他の間違いよりより深刻であるということがあり得ることは容易に想像できるだろう。
コスト考慮型問題のうち、コストがクラスラベルの種類にのみ依存するような問題は、ClassifTaskにて扱うことができる。
一方、コストが事例に依存するような例はCostSensTaskでタスクを作成する必要がある。このケースでは入力\(x\)と出力\(y\)からなる事例\((x, y)\)がそれぞれコストベクトル\(K\)に結びついていることを想定する。コストベクトル\(K\)はクラスラベルの数と同じ長さをもち、\(k\)番目の要素は\(x\)をクラス\(k\)に結びつけた場合のコストを表す。当然、\(y\)はコストを最小化するように選択されることが期待される。
コストベクトルはクラス\(y\)に関する全ての情報を包含するので、CostSensTaskを作成するために必要なのは、全ての事例に対するコストベクトルをまとめたコスト行列と、特徴量のみである。
irisと人工的に作成したコスト行列を使ってコスト考慮型分類タスクを作成する例を示そう。
set.seed(123)
df = iris
cost = matrix(runif(150 * 3, 0, 2000), 150) * (1 - diag(3))[df$Species, ]
df$Species = NULL
costsens.task = makeCostSensTask(data = df, cost = cost)
costsens.task$> Supervised task: df
$> Type: costsens
$> Observations: 150
$> Features:
$> numerics factors ordered
$> 4 0 0
$> Missings: FALSE
$> Has blocking: FALSE
$> Classes: 3
$> y1, y2, y32.2 その他の設定
それぞれのタスク作成関数のヘルプページを確認すると、その他の引数についての情報を得ることができるだろう。
例えば、blocking引数は、幾つかの観測値が一緒であることを示す。これによって、リサンプリングの際にそれらのデータが分割されなくなる。
他にweightsという引数がある。これは単に観測頻度やデータ採取方法に由来する重みを表現するための方法であって、重みが本当にタスクに属している場合にのみ使用するようにしてもらいたい。もし、同じタスク内で重みを変化させて訓練をしたいと考えているのであれば、mlrはそのための他の方法を用意している。詳しくはtrainingのチュートリアルページかmakeWeightedClassesWrapper関数のヘルプを確認してもらいたい。
2.3 タスクへのアクセス
タスクオブジェクト内の要素を取得する方法は複数ある。これらの中で重要なものは各タスクおよびgetTaskDataのヘルプページにリストアップされている。
まずは?TaskDescでリストアップされている要素を取得する方法を示そう。
getTaskDesc(classif.task)$> $id
$> [1] "BreastCancer"
$>
$> $type
$> [1] "classif"
$>
$> $target
$> [1] "Class"
$>
$> $size
$> [1] 699
$>
$> $n.feat
$> numerics factors ordered
$> 0 4 5
$>
$> $has.missings
$> [1] TRUE
$>
$> $has.weights
$> [1] FALSE
$>
$> $has.blocking
$> [1] FALSE
$>
$> $class.levels
$> [1] "benign" "malignant"
$>
$> $positive
$> [1] "benign"
$>
$> $negative
$> [1] "malignant"
$>
$> attr(,"class")
$> [1] "ClassifTaskDesc" "SupervisedTaskDesc" "TaskDesc"取得できる要素の種類はタスクの種類によって多少異なる。
よく使う要素については、直接アクセスする手段が用意されている。
## ID
getTaskId(classif.task)$> [1] "BreastCancer"## タスクの種類
getTaskType(classif.task)$> [1] "classif"## 目的変数の列名
getTaskTargetNames(classif.task)$> [1] "Class"## 観測値の数
getTaskSize(classif.task)$> [1] 699## 特徴量の種類数
getTaskNFeats(classif.task)$> [1] 9## クラスレベル
getTaskClassLevels(classif.task)$> [1] "benign" "malignant"mlrはさらに幾つかの関数を提供する。
## タスク内のデータ
str(getTaskData(classif.task))$> 'data.frame': 699 obs. of 10 variables:
$> $ Cl.thickness : Ord.factor w/ 10 levels "1"<"2"<"3"<"4"<..: 5 5 3 6 4 8 1 2 2 4 ...
$> $ Cell.size : Ord.factor w/ 10 levels "1"<"2"<"3"<"4"<..: 1 4 1 8 1 10 1 1 1 2 ...
$> $ Cell.shape : Ord.factor w/ 10 levels "1"<"2"<"3"<"4"<..: 1 4 1 8 1 10 1 2 1 1 ...
$> $ Marg.adhesion : Ord.factor w/ 10 levels "1"<"2"<"3"<"4"<..: 1 5 1 1 3 8 1 1 1 1 ...
$> $ Epith.c.size : Ord.factor w/ 10 levels "1"<"2"<"3"<"4"<..: 2 7 2 3 2 7 2 2 2 2 ...
$> $ Bare.nuclei : Factor w/ 10 levels "1","2","3","4",..: 1 10 2 4 1 10 10 1 1 1 ...
$> $ Bl.cromatin : Factor w/ 10 levels "1","2","3","4",..: 3 3 3 3 3 9 3 3 1 2 ...
$> $ Normal.nucleoli: Factor w/ 10 levels "1","2","3","4",..: 1 2 1 7 1 7 1 1 1 1 ...
$> $ Mitoses : Factor w/ 9 levels "1","2","3","4",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 ...
$> $ Class : Factor w/ 2 levels "benign","malignant": 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 ...## 特徴量の名前
getTaskFeatureNames(cluster.task)$> [1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear"
$> [11] "carb"## 目的変数の値
head(getTaskTargets(surv.task))$> time status
$> 1 306 TRUE
$> 2 455 TRUE
$> 3 1010 FALSE
$> 4 210 TRUE
$> 5 883 TRUE
$> 6 1022 FALSE## コスト行列
head(getTaskCosts(costsens.task))$> y1 y2 y3
$> [1,] 0 1694.9063 1569.15053
$> [2,] 0 995.0545 18.85981
$> [3,] 0 775.8181 1558.13177
$> [4,] 0 492.8980 1458.78130
$> [5,] 0 222.1929 1260.26371
$> [6,] 0 779.9889 961.821662.4 タスクの編集
mlrには既存のタスクを編集するための関数も用意されている。既存タスクの編集は、新しいタスクをゼロから作成するよりも便利な場合がある。以下に例を示そう。
## dataの編集
cluster.task2 = subsetTask(cluster.task, subset = 4:17)
getTaskData(cluster.task)$> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
$> Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
$> Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
$> Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
$> Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
$> Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
$> Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
$> Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
$> Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
$> Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
$> Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
$> Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
$> Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
$> Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
$> Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
$> Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
$> Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
$> Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
$> Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
$> Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
$> Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
$> Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
$> Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
$> AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
$> Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
$> Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
$> Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
$> Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
$> Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
$> Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
$> Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
$> Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
$> Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2getTaskData(cluster.task2)$> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
$> Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
$> Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
$> Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
$> Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
$> Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
$> Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
$> Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
$> Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
$> Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
$> Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
$> Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
$> Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
$> Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
$> Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4dataのサブセットをとると、特徴量によっては値に変化がなくなる場合がある。上記の例ではam列の値が全て0になる。このような特徴量を除外する関数としてremoveConstantFeaturesがある。
removeConstantFeatures(cluster.task2)$> Removing 1 columns: am$> Unsupervised task: mtcars
$> Type: cluster
$> Observations: 14
$> Features:
$> numerics factors ordered
$> 10 0 0
$> Missings: FALSE
$> Has weights: FALSE
$> Has blocking: FALSE特定の特徴量を除外したい場合は、dropFeaturesが使える。
dropFeatures(surv.task, c("meal.cal", "wt.loss"))$> Supervised task: lung
$> Type: surv
$> Target: time,status
$> Events: 165
$> Observations: 228
$> Features:
$> numerics factors ordered
$> 6 0 0
$> Missings: TRUE
$> Has weights: FALSE
$> Has blocking: FALSE数値型の特徴量を正規化したければnormalizeFeaturesを使おう。
task = normalizeFeatures(cluster.task, method = "range")
summary(getTaskData(task))$> mpg cyl disp hp
$> Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000
$> 1st Qu.:0.2138 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.1240 1st Qu.:0.1572
$> Median :0.3745 Median :0.5000 Median :0.3123 Median :0.2509
$> Mean :0.4124 Mean :0.5469 Mean :0.3982 Mean :0.3346
$> 3rd Qu.:0.5277 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:0.6358 3rd Qu.:0.4523
$> Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000
$> drat wt qsec vs
$> Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000
$> 1st Qu.:0.1475 1st Qu.:0.2731 1st Qu.:0.2848 1st Qu.:0.0000
$> Median :0.4309 Median :0.4633 Median :0.3821 Median :0.0000
$> Mean :0.3855 Mean :0.4358 Mean :0.3987 Mean :0.4375
$> 3rd Qu.:0.5346 3rd Qu.:0.5362 3rd Qu.:0.5238 3rd Qu.:1.0000
$> Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000
$> am gear carb
$> Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000
$> 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.1429
$> Median :0.0000 Median :0.5000 Median :0.1429
$> Mean :0.4062 Mean :0.3438 Mean :0.2589
$> 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:0.5000 3rd Qu.:0.4286
$> Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.00002.5 タスクの例と便利な関数
利便性のために、mlrには予めいくつかのタスクが定義してある。チュートリアルでもコードを短くするためにこれらを使う場合がある。これらの一覧はExample Tasks - mlr tutorialを参照のこと。
また、convertMLBenchObjToTask関数は、mlbenchパッケージに含まれるデータセットやデータ生成関数に由来するデータからタスクを生成するための関数である。