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人工知能とは、言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術のことです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

コードレビュー

コードレビューは、ソフトウェア開発の一工程で、 ソースコードの検査を行い、開発工程で見過ごされた誤りを検出する事で、 ソフトウェア品質を高めるためのものです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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機械学習のSGDのPythonでの実装コードがうまくいかない

mrr0717

総合スコア72

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投稿2021/06/19 03:37

下記添付の画像の問題を解くためにPythonを使用して
実装を試みていますが問題の解答欄に沿ったような出力が与えられません。
コードのどこかが間違っているのは間違いないのでしょうが現状検討がつかないので
ご教示頂ければと思います。

イメージ説明

実装コード↓※google colaboratoryで実装可能です

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets diabetes = datasets.load_diabetes() df = pd.DataFrame(diabetes.data, columns=diabetes.feature_names) #説明変数 x = pd.Series( [-1.0,0,2.0] ) x.head() #目的変数 y = pd.Series( [0,0.5,1.5] ) y.head() plt.scatter(x, y) class StochasticGradientDescent: def __init__(self, eta=0.1, n_iter=10, sample_rate=0.1): self.eta = eta self.n_iter = n_iter self.sample_rate = sample_rate self.grad = np.zeros((2,)) self.loss = np.array([]) self.v = np.zeros((2,)) def fit(self, X, Y, w0): self.w = w0 self.min_w = w0 n_samples = int(np.ceil(len(X)*self.sample_rate)) min_loss = 10**18 for _ in range(self.n_iter): loss = 0.5 * np.sum((Y-(self.w[1]*X + self.w[0]))**2) if min_loss>loss: min_loss = loss self.min_w = self.w self.loss = np.append(self.loss, loss) for i in range(len(X)): index = i batch_x = X[index] batch_y = Y[index] self.grad[0] = np.sum(self.w[0]+self.w[1]*batch_x-batch_y) self.grad[1] = np.sum(self.w[1]*batch_x**2+self.w[0]*batch_x-batch_x*batch_y) self.w -= self.eta * self.grad print("self.w",self.w) print("更新量",self.eta * self.grad) def predict(self, x): return (self.w[0] + self.w[1]*x) @property def coef_(self): return self.min_w[1] @property def intercept_(self): return self.min_w[0] @property def loss_(self): return self.loss w0 = np.array([0.0,1.0]) model = StochasticGradientDescent() model.fit(x, y, w0) print("A: ", model.coef_) print("B: ", model.intercept_) loss = model.loss plt.plot(np.arange(len(loss)), np.log10(loss)) plt.show()
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kenkusaba1014

2021/09/24 06:37

ご教示頂きありがとうございます。この問題の続きで、 ----- 【問題文】 「モメンタムありの確率的勾配降下法でパラメータを更新すると、二回目のパラメータの更新量はa,bそれぞれいくらになるか。但し、『慣性項のパラメータα=0.9』『二回目の訓練サンプルをx=0.0』とする。」 【回答】 ①0.0、0.04 ②-0.09, 0.09 ③-0.09,0.05 ④-0.09,0.13 ----- という問題があります。テキストのどこにも慣性項を実装するコードが無く色々調べているところです。もしご存じであればお教え頂く事は可能でしょうか?
guest

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ベストアンサー

この問題からなぜdiabetesデータセットを使ったのか、質問者様の意図がわかりません。
SGDの基本的な定義を理解しているかを確認するために、単純に代数的に解くのが問題意図ではないでしょうか?

すなわち、

aの更新量 = - η ✕ (∂L / ∂a)
bの更新量 = - η ✕ (∂L / ∂b)

に単純に、

(a, b) = (1.0, 0.0) * 初期値
η = 0.1
N = 1 ※ 訓練サンプルが1つ
(x1, y1) = (-1.0, 0.0) * 1つだけの訓練サンプル

を代入すれば、求める解答は、

(a, b) = (-0.1, 0.1) * 選択肢4

となります。

コードにしたければ、上記を愚直にコードにすればよく、訓練サンプル複数の場合への応用も容易です。

2021/09/23追記

コード例を示します。

Python

1(a, b) = (1.0, 0.0) 2lr = 0.1 # 学習率 learning rate 3(x, y) = (-1.0, 0.0) 4 5# 問題文における偏微分の定義で n = 1 とする 6dL_da = lambda a, b: a * x * x + b * x - x * y 7dL_db = lambda a, b: b + a * x - y 8 9# (a, b)を1回更新する更新量を(da, db)とする 10da = -lr * dL_da(a, b) 11db = -lr * dL_db(a, b) 12 13# 答えを表示 14print(da, db)

投稿2021/06/26 00:04

編集2021/09/23 03:45
toast-uz

総合スコア3266

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kenkusaba1014

2021/09/23 03:22

お世話になります。初学者で現在必死に確率的勾配降下法の実装を調べているところです。 toast-uz様の回答について、もしよければサンプルコードをお教え頂くことは可能でしょうか? (すいません、コメント場所を誤っていたので再掲します)
toast-uz

2021/09/23 03:45

サンプルコードを追記しました。
kenkusaba1014

2021/09/23 04:24

ありがとうございます!頂いた内容を元に色々やってみたいと思います。 迅速かつ丁寧なご対応ありがとうございました。
guest

0

お世話になります。初学者で現在必死に確率的勾配降下法の実装を調べているところです。
toast-uz様の回答について、もしよければサンプルコードをお教え頂くことは可能でしょうか?

投稿2021/09/23 03:15

kenkusaba1014

総合スコア3

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