Python データ間を線形補完する「scipy.interpolate 」

Python 数値計算最適化

本記事では、下図のように、青点の間を一次式で補完して赤点を作成する関数を作成する雛形コードを載せました。上記データは、下図の横軸にA列、縦軸にD列をとったものです。 ■本プログラム #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import pandas …

2021-05-30

Python 説明変数間が従属関係にある制約条件下での多目的最適化「PyCaret×Optuna」

Python PyCaret 回帰最適化

本記事では、説明変数間が従属関係にある制約条件下での多目的最適化を実施して、下図のようなパレート解を取得する雛形コードを載せました。下図はその実施例です。説明変数3つ「PTRATIO」「INDUS」「DIS」の和が固定値25という制約下で乱数により、多目的…

2021-04-29

Python 回帰モデルの作成と多目的最適化によるパレート解の作成「PyCaret×Optuna」

Python PyCaret 回帰最適化

本記事では、PyCaretを用いてベストな回帰モデルを自動で作成する雛形コードと、作成した複数の回帰モデル（バイナリファイル）を利用して、Optunaを用いて多目的最適化を行う雛形コードを載せました。最終的には、複数の目的変数に対して最小値or最大値を…

2020-11-23

Python 多目的最適化「Optuna」

Python インストール方法最適化グラフ化

'21/03/03更新：浮動小数点以外の型の場合の制約条件「カテゴリ変数、整数、対数、離散値」の設定例を追記しました。本記事では、Optunaを使った多目的最適化の雛形コードを載せました。 Optunaは、オープンソースの機械学習モデルのハイパーパラメータを自…

2020-11-22

Python 回帰モデルの最小値or最大値をベイズ最適化により探索する「PyCaret×GPyOpt」

Python 最適化回帰 PyCaret

本記事では、回帰モデル（目的関数）の最小値もしくは最大値をベイズ最適化のライブラリ「GPyOpt」で探索する雛形コードを載せました。最適結果に加えて、最適解の探索過程の目的変数と説明変数の履歴もcsvファイルに保存する仕様です。はじめに、回帰モデ…

2020-11-07

Python ベイズ最適化による単一目的最適化「GPyOpt」

Python 最適化インストール方法回帰

本記事では、目的関数Yの最小値または最大値と、説明変数Xを求めるための雛形コードを載せました。ベイズ最適化のPythonライブラリは複数あります。本記事ではGPyOptについてで、インストールはcondaで次のようにします。 conda install -c conda-forge gpyo…

2020-09-20

Python 「PyCaret」ハイパーパラメータの自動チューニング【カスタムパラメータ設定の方法】

Python PyCaret 回帰最適化

PyCaretにはハイパーパラメータのチューニングを自動で行う機能が備わっています。一方、その項目と範囲を手動で設定することも出来ます。本記事では、そのカスタム設定に加えて自動設定した場合とで得られたハイパーパラメータの比較、適合度の比較とその雛…

2020-02-15

Python データセットに関数フィッティング（近似式）してグラフに記入する「Numpy×SciPy」

Python グラフ化最適化散布図数値計算

'24/05/06更新：可読性向上のため、コードをクラスに書き換えました。本記事では、データセットに対して、所望の関数にフィッティングして近似式を作成する雛形コードを載せました。scipyのoptimize.curve_fitを利用します。 ▼比例近似：y = ax にしたい場…

2020-01-18

Python 多目的最適化「Platypus」のスクリプトをアルゴリズム別に作成する

Python 回帰最適化置換

# '20/02/16更新：パレート解に判断基準線を加えることができるようにした。多目的最適化のフレームワーク「Platypus」については以前に述べた→Python 多目的最適化「Platypus」：自作モジュールの回帰モデルを読む場合 - HK29’s blog 本記事では、これを複…

2020-01-12

最適化ライブラリで最大化, 最小化メソッドしかない場合の目的関数の設定方法

Python 最適化回帰

# ’20/01/19更新例(4)を追記本記事ではPythonに限らない話である。例のためPythonの多目的最適化のフレームワーク「Platypus」を挙げると、最大化問題を解くProblem.MAXIMIZEと、最小化問題を解くProblem.MINIMIZEの二つがある。最大化問題とは、例えばy=f…

2020-01-06

Python ベイズ最適化によるハイパーパラメータの調整「Bayesian Optimization×TensorFlow」

Python TensorFlow インストール方法回帰最適化ニューラルネットワーク

本記事では、テンソルフローで作成するニューラルネットワーク回帰分析のハイパーパラメータを調整する雛形コードを載せました。Pythonのベイズ最適化ライブラリはいくつかある中で、本記事では「Bayesian Optimization」を用いました。GitHub - fmfn/Bayesi…

2019-12-22

Python 多目的最適化「Platypus」シリアル化した回帰モデルを読む場合

Python scikit-learn 回帰最適化

Platypusに関しては前回、Python 多目的最適化「Platypus」：自作モジュールによる回帰モデルを読む場合 - HK29’s blogで述べた。本記事では、回帰式を自作モジュールでなくて、シリアライズにより保存した「.joblib」ファイルを読み込んで実行するコードの…

2019-12-21

Python 多目的最適化「Platypus」自作モジュールの回帰モデルを読む場合

Python 回帰最適化

'20/01/12更新：コードを見易くするため、グラフ化の箇所は関数化して分けた。本記事では、Pythonの多目的最適化のフレームワークのひとつ「Platypus（カモノハシ）」を利用して、その中に含まれるGAアルゴリズムのひとつ「NSGAII（Non dominated Sorting G…

2019-11-04

Python ハイパーパラメータの自動最適化「Optuna×sk-learn」

Python scikit-learn 最適化ニューラルネットワーク

本記事ではオープンソースのライブラリ「Optuna」を使用した雛形コードを載せました。インストールは、次のようにcondaで行えます。 conda install -c conda-forge optuna 分析内容は、ボストンデータセットの住宅価格を目的関数に、scikit-learnのニューラ…