第4回 機械学習のプロジェクト p73-

[yuyuyuriko78]

アジェンダ

p73- ファシリ：pekoさん ・if name == "main":

• モジュールとして読み込むpythonファイルにはこれを書かない
• コマンドから「python sample.py」のように呼び出すpythonファイルにはこれをつける ・pipeline ・confusion-matrix ・gitbucket

[yuyuyuriko78]

データ前処理〜学習〜評価までで使える便利なもの

configファイル

• インプットデータやモデル保存先のディレクトリを記述しておく

  argparseライブラリ

• fold（交差検証におけるデータの分割数）や、学習させるモデルなど、色々なものを試したい場合に便利。

  ■foldでつかってみる

• train.py

  if __name__ == "__main__":
  run(fold=0)
  run(fold=1)
  run(fold=2)

  ↓ argparseを使うと

  
  import argparse

if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( "--fold", type=int ) args = parser.parse_args() run(fold=args.fold)

- コマンド

python train.py --fold 2

シェルスクリプト run.sh

コマンドで「sh run.sh」を実行すれば３行いっきに実行できる

python trrain.py --fold 0 python trrain.py --fold 1 python trrain.py --fold 2

### ■モデルで使ってみる
- model_dispacher.py
```python
from sklearn import tree

models = {
    "decision_tree_gini": tree.DecisionTreeClassifier(
        criterion="gini"
    ),
    "decision_tree_entropy": tree.DecisionTreeClassifier(
        criterion="entropy"
    ),
}

• train.py

  
  import model_dispacher
  ...
  # モデルを選んで学習させる部分
  clf = model_dispacher.models[model]
  ...

if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument(
    "--fold",
    type=int
)
parser.add_argument(
    "--model",
    type=str
)

args = parser.parse_args()

run(
    fold=args.fold,
    model=args.model
)

- コマンド

python train.py --fold 2 --model decision_tree_gini