TensorFlowの構造化データセットをnumpy.ndarrayに変換する

機械学習のモデルで簡単に性能を確認する時にも必要となるデータセットですが、今回はTensorFlowのものを使ってnumpy.ndarray型へ変換後にLightGBMで学習させてみました。

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クルトン

2022.11.01

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皆さん、こんにちは。クルトンです。

今回はTensorFlowのデータセットをnumpy.ndarrayに変換してみました。簡単に他フレームワークなどの動作確認をする場合に使えるかと思います。

今回行なっている環境はGoogleColabでランタイムはCPUです。

TensorFlowのデータセット準備

まずは必要なモジュールをimportします。

import tensorflow_datasets as tfds

次に、データセットを読み込みます。使えるデータセットは公式がまとめているのでこちらをご確認ください。構造化データセットはStructuredと書かれているところのものです。色々なものがあります。

例として、今回選んだデータセットはペンギンについて調べたものになります。詳しくはこちらをご覧ください。

実際にデータを読み込んでいきます。

tf_dataset, info = tfds.load("penguins", as_supervised=True, with_info=True)

ここでデータの本体はtf_datasetという変数に格納されています。データの概要をコード上で確認するため、infoという変数を用意しています。

infoをprintメソッドを使ってデータの特徴を確認するとこのようになります。

tfds.core.DatasetInfo(
    name='penguins',
    full_name='penguins/processed/1.0.0',
    description="""
    Measurements for three penguin species observed in the Palmer Archipelago, Antarctica.
    
    These data were collected from 2007 - 2009 by Dr. Kristen Gorman with the [Palmer
    Station Long Term Ecological Research Program](https://pal.lternet.edu/), part
    of the [US Long Term Ecological Research Network](https://lternet.edu/). The
    data were originally imported from the [Environmental Data
    Initiative](https://environmentaldatainitiative.org/) (EDI) Data Portal, and are
    available for use by CC0 license ("No Rights Reserved") in accordance with the
    Palmer Station Data Policy. This copy was imported from [Allison Horst's GitHub
    repository](https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/articles/intro.html).
    """,
    config_description="""
    `penguins/processed` is a drop-in replacement for the `iris`
    dataset. It contains 4 normalised numerical features presented as a
    single tensor, no missing values and the class label (species) is
    presented as an integer (n = 334).
    
    """,
    homepage='https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/',
    data_path='~/tensorflow_datasets/penguins/processed/1.0.0',
    file_format=tfrecord,
    download_size=25.05 KiB,
    dataset_size=17.61 KiB,
    features=FeaturesDict({
        'features': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
        'species': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
    }),
    supervised_keys=('features', 'species'),
    disable_shuffling=False,
    splits={
        'train': <SplitInfo num_examples=334, num_shards=1>,
    },
    citation="""@Manual{,
      title = {palmerpenguins: Palmer Archipelago (Antarctica) penguin data},
      author = {Allison Marie Horst and Alison Presmanes Hill and Kristen B Gorman},
      year = {2020},
      note = {R package version 0.1.0},
      doi = {10.5281/zenodo.3960218},
      url = {https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/},
    }""",
)

features=FeaturesDict({と書かれている部分の内容を確認するとどうやら、featuresというところにペンギンの特徴がfloat型で記されており、speciesでペンギンの種類が違うものをint型でラベルづけしているようです。

tf_datasetのキーを確認

まずはデータにどのようにアクセスすると良いかを調べます。

tf_dataset.keys()

上記コードを実行すると、dict_keys(['train'])という結果が返ってきます。どうやらtrainというキーを入れるとデータが取得できそうです。

ただし、PyTorchなど他フレームワークで使うには、データセットの型を変換する必要があります。

データセットの型をnumpy.ndarray型へ変換

numpy型に変換

dataset=tfds.as_numpy(tf_dataset['train'])

これで、dataset変数にnumpy型でデータが格納されました。しかし、さらに変換が必要です。 dataset変数には、データとラベルが一緒に格納されているからです。

dataとlabelで保持する変数を分ける

feature_data, label_data= np.array([x for x,y in dataset]), np.array([y for x,y in dataset])

これで、feature_data変数には2次元配列でペンギンたちのデータが、label_dataには1次元配列でペンギンたちの種類が格納されました。

ここまでの変換作業をする事で、他フレームワーク（PyTorchなど）でも使える状態まで持って来られました。あとはモデルで使うのに必要な通常行うデータの処理をすれば実際に使用できます。

今回は一例としてモデルの学習を行い、その後の予測まで行います。具体的には、このペンギンのデータセットを使ってLightGBMを動かしてみます。

LightGBMで動かす

モジュールをimport

学習させるまでに必要なモジュールを先にimportします。

import optuna.integration.lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

データセットを3つに分ける

用意したfeature_dataとlabel_dataを使って、学習用データ、検証用データ、テスト用データの3種類に分けます。

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(feature_data, label_data, test_size=0.2)
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2)

モデルの学習

LightGBMで渡すように学習用と検証用のデータセットをlightgbm.basic.Datasetに型変換します。

lgb_train = lgb.Dataset(x_train, y_train)
lgb_val = lgb.Dataset(x_val, y_val, reference=lgb_train)

今回は3つのクラスがあるので多クラス分類で学習するようにパラメータを設定します。その後、データセットと設定したパラメータを使って学習します。

params = {
    'objective': 'multiclass',
    'num_class': 3,
    'metric': 'multi_logloss',
    } 

lgb_model = lgb.train(params,
                      lgb_train,
                      valid_sets=lgb_val,
                      )

予測の結果を出力

学習したモデルを使ってaccuracyを出してみます。

y_pred=lgb_model.predict(x_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration)
accuracy = sum(y_test==np.argmax(y_pred,axis=1))/len(y_test)
print('accuracy: ', accuracy)

結果はaccuracy: 0.9552238805970149となりました。