特徴ベクトル変換器を作った話 #dogenzakalt
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特徴ベクトル変換器を作った話
2014/03/12
道玄坂LT祭り第2回(統計、機械学習、データ抽出)
@tokoroten
自己紹介
• ところてん– https://twitter.com/tokoroten
• ZenClerkの雑用
– アドテクの機械学習の論文読んで、EC向けに再実装とかしている
• ZenClerk
– http://www.zenclerk.com/
– ECサイトを見ている人の行動をリアルタイム分析
– 最適なタイミングでインセンティブを提示することでCVRを大きく引き上げるサービス
目次
• データ分析の処理の流れ
• 二つの世界、本番環境の課題
• ベクトルコンバーターの話
目次
• データ分析の処理の流れ
• 二つの世界、本番環境の課題
• ベクトルコンバーターの話
データ分析の流れ
生データ特徴ベクトル
機械学習 パラメータ
分類器推定器
学習結果学習精度
教師データ
テストデータ
前処理
マエショリスト
生データ特徴ベクトル
機械学習 パラメータ
分類器推定器
学習結果学習精度
教師データ
テストデータ
前処理
データ分析の仕事の多くは前処理前処理の出来が全体の出来を決める
後段の機械学習は、ライブラリに投げられる
Jubatusのfv_converterはすごくよく出来てた……
前処理のニーズ
• データフォーマットの変換
– 生データを学習器が読み込めるVector型に変換する• JSONから値を引きずり出す
• 画像をベクトル化、グラフを処理してベクトル化
– 異なるデータソースを手動join
• 特徴量チューニングによる精度改善
– 利用する変数の取捨選択、欠損値の対応、異常値の除外
– 変数のクリッピング（最大値、最小値）
– 変数のログスケール変換（負の値の対応）
– 変数を演算して、線形分離しやすい新しい変数を作る
• 正規化、足し算、引き算、割り算、分散
– bool値を0,1に変換
– ラベル変数を0,1に変換
特徴量チューニングの例
ランダムフォレストのつかいかた – じじいのプログラミングhttp://shindannin.hatenadiary.com/entry/2014/12/24/235530
前処理を分離
生データ特徴ベクトル
機械学習 パラメータ
分類器推定器
学習結果学習精度
教師データ
テストデータ
前処理
設定ファイル
前処理を設定ファイルに切り出すことで、試行錯誤や、対象ごとのチューニングが行いやすくなる
目次
• データ分析の処理の流れ
• 二つの世界、本番環境の課題
• ベクトルコンバーターの話
二つの世界
本番環境 データ分析環境
言語
Ruby、node などサービスを作りやすい言語
Python、R などデータ分析が行いやすい言語
データ構造JSON、RDB Vector
タイムスケール50ms or dieリアルタイム
夜中にバッチ回して朝確認
機械学習ライブラリ
総合的なものは少ない
総合的なライブラリが存在
データ分析の本番適用(オフライン)
生データ特徴ベクトル
機械学習 パラメータ
分類器推定器
分類結果
データ分析の世界（Pythonとか、Rとか）
テストデータ
生データ
コピー
本番環境の世界（RubyとかNodeとか）
教師データ
分類結果
コピー
本番システム参照ログ
オフライン系では、バッチで生成された分類結果のみを利用するため、データ分析環境と、本番環境の差は問題になりにくい
前処理
本番システム
データ分析の世界（Pythonとか、Rとか）
本番環境の世界（RubyとかNodeとか）
データ分析の本番適用(オンライン)
生データ特徴ベクトル
機械学習 パラメータ
分類器推定器
学習精度テストデータ
生データ
コピー
特徴ベクトル
分類器推定器
本番データ結果
教師データ
コピー
オンライン系では、生データに対してリアルタイムに分類を行うデータ分析と、本番環境で同じ前処理が必要になる
前処理
前処理
目次
• データ分析の処理の流れ
• 二つの世界、本番環境の課題
• ベクトルコンバーターの話
本番システム
ベクトルコンバータによる解決
生データ特徴ベクトル
機械学習 パラメータ
分類器推定器
学習精度テストデータ
生データ
コピー
特徴ベクトル
分類器推定器
本番データ結果
教師データ
コピーベクトルコンバーター
前処理
前処理
動作が同じであることを保証した前処理を生成して解決
設定ファイル
ベクトルコンバーターの概要• 設定ファイルを読み込んで、JSONの生データを特徴ベクトルに変換する簡易Forthインタプリタ– Forthは言語仕様がコンパクトなので、他言語への移植や、機能追加が容易
• JSやPythonのコードに、Source to Sourceコンパイル可能
• 特徴量チューニングで利用される主要な操作をカバー
生データ
特徴ベクトル
ベクトルコンバータ
設定ファイル
JSの前処理コード
特徴ベクトル
JSのコードを出力
生データ
コード例：単純参照
{a: 10.0,b: 200.0,c: 50.0,e: {
hoge: 1000}
}
abcde.hoge
10.0200.0 50.0 0.01000
入力されるjson 設定ファイル 出力特徴ベクトル
JSONに対して、透過的にアクセス可能入れ子になっている変数もアクセス可能
欠損値は自動的に0.0になる変数の取捨選択はこれだけでOK
コード例：演算
a b adda b suba b diva c add log1pa b div log1pa 100 200 chop
210.0-190.00.054.11080.0487100.0
入力されるjson 設定ファイル 出力特徴ベクトル
a + ba – ba / blog((a + c) + 1)log((a / b) + 1)max(100, min(200, a))
中置記法による疑似コード
※chopの実態は sorted([a,100,200])[1]
{a: 10.0,b: 200.0,c: 50.0,e: {
hoge: 1000}
}
演算は逆ポーランド記法(簡易Forth)で行われる
コード例：簡易Forthによる処理例入力されるjson
{a: 10.0,b: 200.0,c: 50.0,e: {
hoge: 1000}
}
a c add log1p
10.0 10.0
50.0
a c
60.0
add
4.110
log1p
4.110
• forthはスペースセパレータで、ワード単位で実行• ワードが予約語であれば、予約語を実行• ワードが予約語でなければ、入力されたjsonを参照• 入力されたjsonに値が存在すれば、スタックに積む• 入力されたjsonに値が存在しなければ、0.0を積む
※log1p(x)は、log(x+1)と等価
をステップ実行してみる
スタックの一番上が取り出される
等価なJavaScriptの出力
a c add log1p
function(target_obj) {var t1, t2, t3;var stack = new Array();stack.push(target_obj.a === undefined ? 0.0 : target_obj.a);stack.push(target_obj.c === undefined ? 0.0 : target_obj.c);stack.push(stack.pop() + stack.pop())t1 = stack.pop();stack.push(t1 > -1.0 ? Math.log(t1 + 1.0) : -744.4400719213812);return stack.pop();
}
forthの処理がすべて1つの関数に展開される元となるオブジェクトに関数を適用すると、特徴変数が得られる
JITで最適化されるといいなぁ・・・
等価なJavaScriptの実行結果
まとめ
• データ分析の課題– 前処理の試行錯誤のために、前処理を外部に切り出す必要がある
• 本番環境の課題– 本番環境は、データ分析環境と別言語であることが多い
– 別言語の環境で、同質の前処理の再実装が必要
• ベクトルコンバータの提案– 前処理を記述するForth風の言語
• Python上で動くForthインタプリタとして実装• 同質なJSを出力する機能を持つ
– 同質の前処理をデータ分析環境と、本番環境に提供
https://github.com/tokoroten/forth_fv_converter
githubで公開中
データ分析の世界（Pythonとか、Rとか）
本番環境の世界（RubyとかNodeとか）
（付録）本番適用の本当の課題
生データ特徴ベクトル
機械学習 パラメータ
分類器推定器
学習精度テストデータ
生データ
コピー
特徴ベクトル
分類器推定器
本番データ結果
教師データ
コピー
同じパラメータが利用できる分類器ってみんなどうしてるの？
前処理
前処理
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