JACKIE CHAN

옙 이해했습니다~ 감사합니다!

Bayesian Opt 관련 질문

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

<pre class="language-python"><code>### 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()</code></pre>

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&nbsp;
어떤 문제인지 파악이 어려워 질문드립니다.&nbsp;

제가 뭔가 착각하고 있었던 것 같네요....&nbsp;
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?!
<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/2bb3003b-4fea-4171-9da7-ecb5bbff8684/blob" alt="" />
이 RPN loss 함수에서 t_i 는 positive anchor box의 위치정보라고 이해하면 될까요?

Anchor box

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?

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

5:35 RoI pooling 출력값에 대한 질문

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

feature map

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!

JACKIE CHAN

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