質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

87.37%

Training apiのLightGBMにおいて予測確率を出力させるにはどうしたらいいでしょうか?

解決済

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 90

score 4

テーブルデータの二値分類の分析をしています。
LightGBMをoptunaでパラメータチューニングし、チューニングしたパラメータをモデルに渡して学習させROC曲線とROCAUCスコアを出力させたいです。
最初はscikit-learn apiで書いていましたが、これでは調整出来るパラメータが少ないようなので、Training apiで書き換えようとしています。

ROCAUCやROC曲線を出力させるため、各クラスの予測確率を出力させたいのですが、training apiのlgbmにおいて予測確率を出力させるやり方がわかりません。
scikit-learn apiではpredict_probaが使えますが、これはtraining apiでは使えないですよね?

predict_probaの説明自体がscikit-learnのドキュメントに載っていますし、実際実行してみると、

AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'predict_proba'


と表示されてしまいます。

「"Training api" "predicted probability"」等で検索しましたが、結論としては解決法を見つけられませんでした。
このページ(https://teratail.com/questions/253968)を参考に、

model.predict_proba(val_x)


としていたところを

model.predict(data=val_x,raw_score=True)


と書き換えたのですが

IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed


と表示されてしまいます。

また、過去にも似たような質問はされているようなのですが、(https://teratail.com/questions/349446)結局どうしたらいいのかよくわかりませんでした。

Training apiの場合予測確率を出力させることは不可能なのでしょうか…?

ご回答よろしくお願いいたします。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • jbpb0

    2021/11/24 22:08

    Training apiのLightGBMにおいて予測確率を出力させるにはどうしたらいいか?
    という質問ですよね?
    その際、stratified kfoldかどうかは、本質では無いのではありませんか?

    キャンセル

  • jbpb0

    2021/11/24 22:20 編集

    a=model.predict(val_x)[:,1]
    ↓ 変更
    a=model.predict(val_x)
    print(a.shape)

    として実行して、「a」の次元を確認してください

    aは1次元なのに、[:,1]を付けて2次元として扱ってるので、

    > array is 1-dimensional, but 2 were indexed

    となってるのだと思います

    【追記】
    私が参考に挙げたWebページにも書かれてますが、
    a=model.predict(val_x)
    で計算された「a」はクラス1の確率だけで、クラス0の確率は入ってません
    クラス0の確率は「1-a」を別途計算します
    そこが、「scikit-learn API」とは違います

    キャンセル

  • almark7032

    2021/11/25 19:44 編集

    ”[:,1]”を消したら出来ました!
    ありがとうございました!

    ご教授頂いた解決法について、回答の方に転記をお願い致します。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

【初心者向け】LightGBM (2値分類編)【Python】【機械学習】
の「LightGBMの基本的な使い方(2値分類編)」で扱ってるのは

テーブルデータの二値分類の分析

なので、それの「LightGBM (Python API)」の「【予測値の確認】」〜「【ROC曲線の描画】」の手順で可能だと思います

注意点は、「Training API (Python API)」の「model.predict()」で計算されるのはクラス1の確率だけの1次元データで、クラス0の確率は入ってないことです
そこが、「scikit-learn API」の「model.predict_proba()」と違います

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2021/11/26 11:07

    ご回答ありがとうございました!

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 87.37%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る