Mahoutでランダムフォレストを試してみた│株式会社イー・エージェンシー

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「ビッグデータ」もう何度も耳にした用語ではないでしょうか？

では、具体的にどのように活用すれば良いのでしょう。

メディアプランの方法論で言えばDiscoveryやLook-alikeがありますが
とにかくデータに触れてみて、分析をしてみる事が新たな発見の近道だと思います。

ということでMahoutでRandom Forestを試してみました。

■環境

・Hadoop
・Pig
・Mahout-0.7

■Random Forestとは
多数の決定木を用いた集団学習により、他の分類(SVMなど)と比べ
高精度の分類・予測（回帰）を実現する機械学習アルゴリズム。

ようは多数の決定木を作成して、それぞれの決定木が出した答えを多数決して、
最も支持が多かったクラスに分類する手法です。
質問に「YES」か「NO」で答える診断テストが複数あって、その中で

1番多く当てはまった診断結果を最終の解にするイメージですかね。

「三人寄れば文殊の知恵」

■MahoutでRandom Forestを試してみる
Rのデータセットのirisを分類してみます。

データ：iris(アヤメのデータ)

irisの散布図

説明変数				目的変数
花葉(長さ:幅)		花びら(長さ:幅)		種類
Sepal.Length	Sepal.Width	Petal.Length	Petal.Width	Species
5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
6.5	3	5.5	1.8	virginica
5,2	3,3	3	1	versicolor

・Rで学習データとテストデータをランダムに抽出

data

・HDFSに登録

$hadoop fs -put iris.train iris_data

・データセット(説明ファイル)を作成する

$mahout org.apache.mahout.classifier.df.tools.Describe \
-p iris_data/iris_train \
-f iris_data/iris_train+.info \
-d 4 N L

※-dオプションは「Iが無視、Nが数値、Cがカテゴリ文字列、Lがラベル(目的変数)」

・モデルを作成する

$mahout org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.BuildForest \
-d iris_data/iris_train \
-ds iris_data/iris_train+.info \
-o decision_forest_iris \
-t 10 #ツリーの数

・モデルを評価する

$mahout org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.TestForest \
-i iris_data/iris_train \
-ds iris_data/iris_train+.info \
-m decision_forest_iris \
-a -mr -o test_iris_output

実行結果

Summary
——————————————————-
Correctly Classified Instances : 74 98.6667%
Incorrectly Classified Instances : 1 1.3333%
Total Classified Instances : 75

==================================================
Confusion Matrix
——————————————————-
a b c 25 1 0 | 26 a = virginica
0 24 0 | 24 b = versicolor
0 0 25 | 25 c = setosa

とりあえず、そのまま学習データで評価してみました。
当然ですが99%近い高いスコアで動作しています。

・Classifyしてみる

～Javaコード抜粋～

Configuration conf = new Configuration();
Path forestPath = new Path("decision_forest");//モデルのPath
 
// decisionForestを取得
DecisionForest decisinForest = DecisionForest.load(conf, forestPath);
 
// Datasetを取得
Dataset dataset = Dataset.read(datasetBinary);
 
// 本来はベクトルから取得するが、とりあえずiris.testからベタで記述
//String vector = "5.8,2.7,5.1,1.9,0"; //0 virginica
//String vector = "7,3.2,4.7,1.4,0"; // 1 versicolor
String vector = "5.1,3.5,1.4,0.2,0"; //2 setosa
 
DataConverter dataConverter = new DataConverter(dataset);
Instance instance = dataConverter.convert(vector);
 
Random random = new Random();
 
//Classifyを実施
double id = decisinForest.classify(dataset, random, instance);
log.debug("classify=============>" + id);

実行結果
classify=============>2.0

解答が2.0なので、正しくsetosaに分類されてますね。
今回はRのデータセットを利用したのでRでもRandomForestを実施してみます。

#RandomForestを生成(目的変数はSpecies)
forest

実行結果
pred.forest setosa versicolor virginica
setosa 25 0 0
versicolor 0 24 4
virginica 0 2 20

Rでも高い正解率ですね！

■まとめ
今回はiris(アヤメ)のデータで試してみましたが、例えばオーディエンスデータだと考えてみましょう。
オーディエンスデータは花びらと花葉の代わりにデモグラフィック(地域や性別など)や興味データの情報を持っています。
これを基に分析してみるとLook-alike(似た人を探す)などが実現できるのではないでしょうか。

他にも似た物同士のいくつかのグループに分けてみるなど、色々と分析できますね。

ちなみに色々と試してみるデータはオープンデータがお勧めです。

とにかくデータを分析してみましょう！