Bayesian Opt 관련 질문

옙 이해했습니다~ 감사합니다!

Bayesian Opt 관련 질문

그 깃허브 내용 그대로 입니다..! 거기서 f1_score 만 호출해서 성능측정 해보았더니 성능이 안나오네요 ㅜ

Bayesian Opt 관련 질문

### 데이터 전처리 !pip install bayesian-optimization import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib cust_df = pd.read_csv(r"C:\Users\user\Desktop\datasets\santander-customer-satisfaction/train.csv",encoding='latin-1') print('dataset shape:', cust_df.shape) cust_df.head(3) cust_df.info() print(cust_df['TARGET'].value_counts()) unsatisfied_cnt = cust_df[cust_df['TARGET'] == 1]['TARGET'].count() total_cnt = cust_df['TARGET'].count() print('unsatisfied 비율은 {0:.2f}'.format((unsatisfied_cnt / total_cnt))) cust_df.describe( ) print(cust_df['var3'].value_counts( )[:10]) # var3 피처 값 대체 및 ID 피처 드롭 cust_df['var3'].replace(-999999, 2, inplace=True) cust_df.drop('ID',axis=1 , inplace=True) # 피처 세트와 레이블 세트분리. 레이블 컬럼은 DataFrame의 맨 마지막에 위치해 컬럼 위치 -1로 분리 X_features = cust_df.iloc[:, :-1] y_labels = cust_df.iloc[:, -1] print('피처 데이터 shape:{0}'.format(X_features.shape)) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_features, y_labels, test_size=0.2, random_state=0) train_cnt = y_train.count() test_cnt = y_test.count() print('학습 세트 Shape:{0}, 테스트 세트 Shape:{1}'.format(X_train.shape , X_test.shape)) print(' 학습 세트 레이블 값 분포 비율') print(y_train.value_counts()/train_cnt) print('\n 테스트 세트 레이블 값 분포 비율') print(y_test.value_counts()/test_cnt) from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score # n_estimators는 500으로, random state는 예제 수행 시마다 동일 예측 결과를 위해 설정. xgb_clf = XGBClassifier(n_estimators=500, random_state=156) # 성능 평가 지표를 auc로, 조기 중단 파라미터는 100으로 설정하고 학습 수행. xgb_clf.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=100, eval_metric="auc", eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)]) xgb_roc_score = roc_auc_score(y_test, xgb_clf.predict_proba(X_test)[:,1],average='macro') print('ROC AUC: {0:.4f}'.format(xgb_roc_score)) from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 하이퍼 파라미터 테스트의 수행 속도를 향상시키기 위해 n_estimators를 100으로 감소 xgb_clf = XGBClassifier(n_estimators=100) params = {'max_depth':[5, 7] , 'min_child_weight':[1,3] ,'colsample_bytree':[0.5, 0.75] } # 하이퍼 파라미터 테스트의 수행속도를 향상 시키기 위해 cv 를 지정하지 않음. gridcv = GridSearchCV(xgb_clf, param_grid=params) gridcv.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=30, eval_metric="auc", eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)]) print('GridSearchCV 최적 파라미터:',gridcv.best_params_) xgb_roc_score = roc_auc_score(y_test, gridcv.predict_proba(X_test)[:,1], average='macro') print('ROC AUC: {0:.4f}'.format(xgb_roc_score)) # n_estimators는 1000으로 증가시키고, learning_rate=0.02로 감소, reg_alpha=0.03으로 추가함. xgb_clf = XGBClassifier(n_estimators=1000, random_state=156, learning_rate=0.02, max_depth=5,\ min_child_weight=1, colsample_bytree=0.75, reg_alpha=0.03) # evaluation metric을 auc로, early stopping은 200 으로 설정하고 학습 수행. xgb_clf.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=200, eval_metric="auc",eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)]) xgb_roc_score = roc_auc_score(y_test, xgb_clf.predict_proba(X_test)[:,1],average='macro') print('ROC AUC: {0:.4f}'.format(xgb_roc_score)) # n_estimators는 1000으로 증가시키고, learning_rate=0.02로 감소, reg_alpha=0.03으로 추가함. xgb_clf = XGBClassifier(n_estimators=1000, random_state=156, learning_rate=0.02, max_depth=7,\ min_child_weight=1, colsample_bytree=0.75, reg_alpha=0.03) # evaluation metric을 auc로, early stopping은 200 으로 설정하고 학습 수행. xgb_clf.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=200, eval_metric="auc",eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)]) xgb_roc_score = roc_auc_score(y_test, xgb_clf.predict_proba(X_test)[:,1],average='macro') print('ROC AUC: {0:.4f}'.format(xgb_roc_score)) from xgboost import plot_importance import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(10,8)) plot_importance(xgb_clf, ax=ax , max_num_features=20,height=0.4) ### LightGBM 모델 학습과 하이퍼 파라미터 튜닝 from lightgbm import LGBMClassifier lgbm_clf = LGBMClassifier(n_estimators=500) evals = [(X_test, y_test)] lgbm_clf.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=100, eval_metric="auc", eval_set=evals, verbose=True) lgbm_roc_score = roc_auc_score(y_test, lgbm_clf.predict_proba(X_test)[:,1],average='macro') print('ROC AUC: {0:.4f}'.format(lgbm_roc_score)) from sklearn.metrics import f1_score f1_score(y_test, lgbm_clf.predict(X_test)) from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 하이퍼 파라미터 테스트의 수행 속도를 향상시키기 위해 n_estimators를 100으로 감소 LGBM_clf = LGBMClassifier(n_estimators=200) params = {'num_leaves': [32, 64 ], 'max_depth':[128, 160], 'min_child_samples':[60, 100], 'subsample':[0.8, 1]} # 하이퍼 파라미터 테스트의 수행속도를 향상 시키기 위해 cv 를 지정하지 않습니다. gridcv = GridSearchCV(lgbm_clf, param_grid=params) gridcv.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=30, eval_metric="auc", eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)]) print('GridSearchCV 최적 파라미터:', gridcv.best_params_) lgbm_roc_score = roc_auc_score(y_test, gridcv.predict_proba(X_test)[:,1], average='macro') print('ROC AUC: {0:.4f}'.format(lgbm_roc_score)) lgbm_clf = LGBMClassifier(n_estimators=1000, num_leaves=32, sumbsample=0.8, min_child_samples=100, max_depth=128) evals = [(X_test, y_test)] lgbm_clf.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=100, eval_metric="auc", eval_set=evals, verbose=True) lgbm_roc_score = roc_auc_score(y_test, lgbm_clf.predict_proba(X_test)[:,1],average='macro') print('ROC AUC: {0:.4f}'.format(lgbm_roc_score)) ### BaysianOptimization을 이용한 하이퍼 파라미터 튜닝 하이퍼 파라미터 튜닝 대상을 Dictionary 형태로 정의합니다. 이때 개별 하이퍼 파라미터는 튜플형태의 범위값으로 주어집니다. 예를 들어 num_leaves의 값을 24~45 사이의 값을 입력하려면 'num_leaves':(24, 45)로 부여해야 합니다. 이 때 유의해야 할 사항은 num_leaves는 정수형값만 가능한 하이퍼 파라미터임에도 불구하고 BaysianOptimization 클래스가 해당 파라미터의 범위값을 입력 받으면 이를 무조건 정수형이 아닌 실수형 값으로 인식하여 값을 추출하는 것입니다. 즉 24.5, 25.4, 30.2, 27.2 와 같이 실수형 값을 num_leaves 값으로 설정하려고 시도하는데, 이는 실행 오류를 발생 시킵니다. 이러한 실행 오류를 막기 위해서는 호출되는 BayesianOptimization 평가 함수내에서 XGBoost/LightGBM의 하이퍼 파라미터를 다시 정수형 값으로 변경하면 됩니다. 이에 대해서는 다시 뒤에서 언급하도록 하겠습니다. bayes_params = { 'num_leaves': (24, 45), 'colsample_bytree':(0.5, 1), 'subsample': (0.5, 1), 'max_depth': (4, 12), 'reg_alpha': (0, 0.5), 'reg_lambda': (0, 0.5), 'min_split_gain': (0.001, 0.1), 'min_child_weight':(5, 50) } 테스트 해볼 하이퍼 파라미터의 범위 값을 설정하였으면 BaysianOptimization에서 호출하여 모델을 최적화하는 함수를 만들어 보겠습니다. 해당 함수는 BaysianOptimization에서 하이퍼 파라미터를 튜닝하기 위해 호출되면 제대로 튜닝이 되고 있는지를 판단하기 위해서 모델을 학습/평가하고 이에 따른 평가 지표를 반환하는 형식으로 만들어집니다. 이 평가 함수는 BayesianOptimization 객체에서 파라미터를 변경하면서 호출되므로 함수의 인자로 앞에서 딕셔너리로 설정된 파라미터들을 가지게 됩니다. from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score def lgb_roc_eval(num_leaves, colsample_bytree, subsample, max_depth, reg_alpha, reg_lambda, min_split_gain, min_child_weight): params = { "n_estimator":200, "learning_rate":0.02, 'num_leaves': int(round(num_leaves)), 'colsample_bytree': colsample_bytree, 'subsample': subsample, 'max_depth': int(round(max_depth)), 'reg_alpha': reg_alpha, 'reg_lambda': reg_lambda, 'min_split_gain': min_split_gain, 'min_child_weight': min_child_weight, 'verbosity': -1 } print("params:", params) lgb_model = LGBMClassifier(**params) lgb_model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], early_stopping_rounds=30, eval_metric="auc", verbose=False ) best_iter = lgb_model.best_iteration_ print('best_iter:', best_iter) valid_proba = lgb_model.predict_proba(X_test, num_iteration=best_iter)[:, 1] roc_preds = roc_auc_score(y_test, valid_proba) print('roc_auc:', roc_preds) return roc_preds BayesianOptimization 객체를 생성합니다. 이때 생성 인자로 앞에서 만든 평가함수 lgb_roc_eval 함수와 튜닝할 하이퍼 파라미터의 범위값을 설정한 딕셔너리 변수인 bayes_params를 입력합니다. from bayes_opt import BayesianOptimization BO_lgb = BayesianOptimization(lgb_roc_eval, bayes_params, random_state=0) 이제 입력받은 평가함수에 튜닝할 하이퍼 파라미터의 값을 반복적으로 입력하여 최적 하이퍼 파라미터를 튜닝할 준비가 되었습니다. BayesianOptimization객체에서 maximize()메소드를 호출하면 이를 수행할 수 있습니다. BO_lgb.maximize(init_points=5, n_iter=10) BayesianOptimization 객체의 res 속성은 하이퍼 파라미터 튜닝을 하는 과정에서의 metric 값과 그때의 하이퍼 파라미터 값을 가지고 있음. BO_lgb.res BayesianOptimization 객체의 max 속성은 최고 높은 성능 Metric를 가질때의 하이퍼 파라미터 값을 가지고 있음. BO_lgb.max max_params = BO_lgb.max['params'] max_params['num_leaves'] = int(round(max_params['num_leaves'])) max_params['max_depth'] = int(round(max_params['max_depth'])) lgbm_clf = LGBMClassifier(n_estimators=1000, learning_rate=0.02, **max_params) evals = [(X_test, y_test)] lgbm_clf.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=100, eval_metric="auc", eval_set=evals, verbose=True) lgbm_roc_score = roc_auc_score(y_test, lgbm_clf.predict_proba(X_test)[:,1],average='macro') print('ROC AUC: {0:.4f}'.format(lgbm_roc_score)) p = lgbm_clf.predict(X_test) from sklearn.metrics import f1_score f1_score(y_test, p) test_df = pd.read_csv(r'C:\Users\user\Desktop\datasets\santander-customer-satisfaction\test.csv', encoding = 'latin-1') test_df['var3'].replace(-999999, 2, inplace=True) test_df.drop('ID',axis=1 , inplace=True) testp = lgbm_clf.predict(test_df) testp_df = pd.Series(testp) testp_df.value_counts()

Bayesian Opt 관련 질문

하지만 강사님이 깃허브에 올려주신 bayesian opt 코드를 그대로 돌려도 f1_score 가 매우 낮게 나오네요 ㅜ roc_auc_score 가 높으면 f1_score 가 높아야하는게 일반적인 것으로 알고 있는데, 다른 데이터에 이것저것 적용헤볼 경우에도 이런 사례가 간혹 있었네요 ㅜㅜ 어떤 문제인지 파악이 어려워 질문드립니다.

Anchor box

제가 뭔가 착각하고 있었던 것 같네요.... anchor box의 효용은 RPN의 학습목표를 제시하는 것에 있었던 것 같습니다! RPN 네트워크 내부적으로 작동하는 것이 아니라, 학습을 위해 anchor box라는 개념을 도입해서 labelling 하고, 위치정보를 제공함으로서 RPN이 학습되게 하는 것 맞지요?! (사진) 이 RPN loss 함수에서 t_i 는 positive anchor box의 위치정보라고 이해하면 될까요?

앵커박스

그리고 16이라는 숫자는 어디서 튀어나온건가요? ㅜㅜ 결국 VGG든 뭐든 사용해서 나온 피쳐맵의 가로x세로x앵커박스의 수 가 전체 앵커박스의 수 아닌가요?

앵커박스

아하 어찌보면 anchor box를 통해 초기값세팅(?)을 한다고 생각하면 될까요? 그리고 RPN에서 classification 을 담담하는 부분은 18개의 채널로 이루어져 있는데, 여기에는 9개의 앵커박스(에 해당하는 물체)가 존재할 확률/존재하지 않을 확률이 들어가는 건가요?

5:35 RoI pooling 출력값에 대한 질문

최종적으로 FC layer에 전달되는 vector 의 차원은 2000*7*7*512 가 맞는 것이지요??

feature map

원본 feature map 하나당 2000개의 ROI 가 생성되는 점은 맞는데 새로운 feature 가 생기는건 이해를 못하겠네요 ㅜ

SPM 의 분면

아 질문의 의도가 조금 잘못 전달된 것 같습니다! 저는 개념적으로 level2의 데이터를 조합하면 level1, level0 의 데이터를 추출할 수 있으므로 굳이 다 합쳐서 63개의 벡터값이 필요한 이유가 궁금했습니다!