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Python と R によるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認

識第 3 版

2014-09-03熊本高専八代キャンパス　高専カフェ

Katushiro MORISHITA

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まずは質問• ノート PC を持ってきた方• Mac 環境の人 VS Windows 環境の人• Python を聞いたことあるという方• Python を使っているという方• R を聞いたことあるという方• R を使っているという方• ランダムフォレスト自体に興味がある方

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演者紹介• 高専：ロボコン・全身反応測定器・温度場測定器• 大学院： GPS を使った動物追跡システム• 野鳥の鳴き声による識別（趣味）• Twitter 感情分析・ニュース記事推薦システム（仕事）• 自信のある言語

oC/C++, C#, Python• そうでもない言語

o R, PHP, Ruby, java, VB, VB.NET• 勉強したい言語

o Scala, javascript

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本スライドの目的・背景目的• Python と R の全学的普及

対象• 熊本高専の教員・学生• Python や R に触れたことがない方• Python or R or データ分析に興味がある方

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目標• Python に魅了される• R の便利さが垣間見える

• Python スクリプトをo作れるo実行できる

• R で相関行列を作れる

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Index• データ分析上の役割分担• Python の薦め• Python 環境の作り方• R 環境の作り方• データ分析例• まとめ• 蛇足

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データ分析処理の流れ収集

データ読み込み・整形

可視化

分析処理

検討 データベース / テキスト

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役割分担（森下の場合）可視化　散布図行列　 etc.

分析　数値的要約　主成分・因子分析　相関行列　数量化 x 類　 n 群の比較　 etc.

テキスト処理データベース操作機械学習　ニューラルネットワーク　サポートベクタマシン　ランダムフォレスト　 Deep Learning　

* データが数 GByte までならこれで十分

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Python の薦め

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基本構文など＠ Python 3

フィーリング！

Python の” Hello World”

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Python のコメント• 2 種類ある

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演算子• 代入： =• 加算： +• 減算： -• 乗算： *• 除算： /• 累乗： **, 例 a = 20 ** 2 # 400• 剰余（割り算の余り）： %

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数値型• int （整数）型は無限桁を扱える

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文字列型• 文字列の結合、検索、文字コードに

よらない文字数カウントなどが便利

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リスト型• リストを知ると C の配列なんて使えない

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タプル型• 複数の値をパッキング• どんなオブジェクトでも OK• 関数の返り値に便利

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辞書型• データ同士のヒモ付• C# のハッシュテーブル、 PHP の連想配列に近い

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集合型• 数学の集合と同一• ↓タイムスタンプの比較処理から抜粋

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Python の if

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Python の for• 10回ループ

解釈• 全要素を順に処理≠ただの繰り返し

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Python の関数

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Python のクラス

↑学生による相互評価データを処理するスクリプトより抜粋

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Python の名前空間• フォルダが名前空間となる

GPS名前空間内にある、モジュール

ephemeris

gps.ephemeris

文字列を数値に変換

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数値を文字列に変換

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ライブラリの利用

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• モジュールの利用と言い換えても OK

スコープ• 変数は宣言した後の行で使える• インデントが続く範囲がスコープ• 同じ変数名でも他のモジュールとは干渉せず

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Python スクリプト例

上図　テキストファイルの行数をカウントする例

どんな動作か想像して下さい

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よく使うモジュール• os• sys• datetime• re

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いろいろ便利• リフレクション• イテレータ• シリアライズ• ラムダ式o将来性に陰り

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Python の哲学• シンプル• 少ない予約語• 非冗長な構文• 誰が書いても同じコードになる

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特徴

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Python の特徴• 学習しやすい• 無料で利用できる• 全ての OS で動作• プロの技術者集団が存在•豊富な技術情報

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研究向き

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Why?•学習が速い•開発が速いoライブラリが充実・拡充中o誰が書いても同じ様なコード

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Python はアイデアを迅速に確認するためのツール

どちらが好き？• 10日間掛けて、アイデアを検証• 1日でアイデアを検証

計算速度が問題になれば C++ で組む

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Python にできることの一例• グラフ作成• PyCUDA で GPU プログラミング

o 大規模グラフィック演算o 電磁気・流体シミュレーションo ディープ・ラーニング（機械学習の一種）

• 各種サーバ構築• 数値計算全般+ 数式の理論微分・積分• 画像・ GISツールのプラグイン

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萎える C 言語

萌えるPython

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Python 環境の作り方

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Python の情報源• Python公式サイト

o http://www.python.jp/

• 公式パッケージ配布元o https://pypi.python.org/pypi

• Windows用非公式パッケージ配布元o http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

• Windows用統合開発環境　 Pyscriptero https://code.google.com/p/pyscripter/

• その他、ネット上の有志の方々

*2014-08-28時点で、 pyscripter は Python 3.3.x までしか対応していない

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サーバ環境の例• IPython+Notebook サーバ•クラウドの場合o必要に応じて OS イメージの

スナップショットoロードバランサで負荷分散

学生向けの環境ならこれで OK？

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ローカル環境•ビルド済みのoインタプリタをインストールopip をインストールo必要なライブラリをインストール本スライドでは Python3系の最新版の

Windowsへのインストールを案内します（ Mac/Linux はこちらを併せてご覧下さい）

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☆インタプリタのインストール

• https://www.python.org/downloads/release/python-341/

• ↑最新版 @2014-08-28OS等の都合に併せて

どれか 1つをダウンロード & インストール

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☆pip のインストール• パッケージの管理• ビルド済みの配布パッケージがない場合にソースからイ

ンストールするときに必要

• http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pip

for 64 bit

for 32 bit“pyX.Y” は Python のバージョンに合わせる

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☆算術 3兄弟• http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/•順に、oNumPyoSciPyomatplotlib

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☆データ分析用ライブラリ• http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/p

ythonlibs/

• scikit-learn• Pandas

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☆☆matplotlib• 美麗なグラフ作成

*http://matplotlib.org/gallery.html

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☆☆scikit-learn• 各種機械学習を支援

*http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_classifier_comparison.html

**解説： http://www.slideshare.net/moa108/20130715-lt-scikitlearn

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☆その他、 Python のみで書かれたライブラリ

• 以下のコマンドでインストールopython install setup.py

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☆C を含むライブラリのインストール

• ビルド済みがネットに落ちてなければビルドo Python インタプリタの bit幅に合わせるoコンパイラ等のツール• ライブラリによってツールが異なる• MinGW + msys• Visual Studio 2010/2012/2013 Express/pro• CMake

• python install setup.pyo 先にビルドだけ実施することもあるo その場合は、ビルドツールを選択することもある

• pip install lib_name

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☆環境変数の設定• PYTHONPATH

o個人的なライブラリがあれば設定• PATH

oC:\python34oC:\python34\ScriptsoC:\python34\Lib\site-packages

*”pythonXY” の” XY” はインストールした Python のバージョンに依存

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☆環境変数設定方法• ＠ Windows 7

o「コンピュータ」を右クリック−＞プロパティo「システムの詳細設定」をクリックo「詳細設定」タブo「環境変数」ボタンo設定を入力

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面倒な人は Anaconda• http://continuum.io/downloads

＊ Anaconda は自然言語処理や OpenCV で困るかも

1st, OS の選択

3rd, ダウンロード

2nd, バージョンの選択

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テキストエディタ• http://www.sublimetext.com/3

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実行テスト•コマンドプロンプトで実行opython –Vopython

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もっと詳しく• Mac や Linux系についても解説したスライ

ドo http://www.slideshare.net/katsuhiromorish

ita/python2014

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スクリプトを書いて実行

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エディタを開く• 文字コードは UTF-8 とする• Sublime は標準で UTF-8

* スクリーンショットは Mac のものなので、 Windows 環境の方は脳内変換して下さい

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コードを書く

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保存する• 拡張子は「 py」

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実行する• Windwosoコマンドプロンプトを立ち上げ

• Macoターミナルを立ち上げ

• 以下のコマンドを実行opython print_test.py

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実行の様子（ Mac ）

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Python の世界へようこそ

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R 環境の構築

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R の概要• 統計に特化したプログラミング環境• Excel の分析ツールより便利

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R の良いところ• 最新のアルゴリズムが投入されている• オープンプロジェクトである• どの OS でも動作する• グラフが美しい• R の GUI 環境を提供する WEB サーバ有

り

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R の情報源•日本の有志による wikiohttp://www.okada.jp.org/RWiki/

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R 言語を覚えないとダメ？

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森下は覚えていません( ・∀・ ) ｷﾘｯ

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GUIツールを使おう• R コマンダー（ Rcmdr ）• EZR

（ Windows なら）

EZR おススメ

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EZR のインストール•ダウンロードサイトohttp://www.jichi.ac.jp/saitama-sct/SaitamaHP.files/statmed.html

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Mac での手順• X11 をインストール

o http://xquartz.macosforge.org/landing/

• R 3.1.1 をインストール• R を起動• コマンドを実行（途中改行は削除）

o install.packages("RcmdrPlugin.EZR", dependencies=TRUE)

o install.packages("Rcmdr", dependencies=TRUE)

o library(Rcmdr)

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☆エラーキター（涙目）

兵庫大学の CRAN サーバが落ちてる？

• 2014-09-02 に確認したところ、エラーが発生した。

とりあえず Rcmdr を使いましょう

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R コマンダー参考文献• http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/fil

es/R-intro/R-stat-intro_99.pdf

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R 公式版• for Windows

o http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/

• for Mac OS Xo http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/macosx/

• Linux に関してはこちらo http://www.okada.jp.org/RWiki/?R

%20%A4%CE%A5%A4%A5%F3%A5%B9%A5%C8%A1%BC%A5%EB#if8c08b4

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Rcmdr/EZR の利用の流れ

• GUI でデータ読み込み（ 200 MByte以下）

• メニューからコマンドを選択・実行• 自動生成されたスクリプトを保存

o次回からはコピーしたスクリプトを実行

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データ分析例フィッシャーのアヤメのデータを使います。

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サンプルデータ• フィッシャーのアヤメoデータ入手：http://home.a00.itscom.net/hatada/ml/data/iris01.html

oデータの解説：http://d.hatena.ne.jp/tsutatsutatsuta/20121206/1354737461

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アヤメの写真

http://pds.exblog.jp/pds/1/200609/01/07/b0077607_17371584.jpg

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アヤメの 4つの特徴量• ガク片の長さ・幅• 花弁の長さ・幅

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具体的には

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まずは EZR で可視化• 層別に散布図行列

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Python で機械学習• ランダムフォレストo多数の決定木を用いた分類アルゴリズムo並列計算に向く

• scikit-learn ライブラリを利用• 分類粒度・決定木数の調整は必要

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Python script

*Pandas の利用の上では csv ファイルの先頭行にラベルをつけておく

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コピペ用スライド#!usr/bin/python3

import pandasfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

data = pandas.read_csv("iris2.csv")#print(data)trainFeature = (data.iloc[:, 0:4]).values # transform to ndarraytrainLabel = (data.iloc[:, 4:5]).valuestrainLabel = [flatten for inner in trainLabel for flatten in inner] # transform 2次元 to 1次元 ぽいこと

clf = RandomForestClassifier()clf.fit(trainFeature, trainLabel)result = clf.score(trainFeature, trainLabel) # 学習データに対する、適合率print(result)print(clf.feature_importances_) # 各特徴量に対する寄与度を求める

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実行結果

*「ランダム」フォレストなので、結果は実行毎に微妙に変わります** 学習済みのオブジェクトはシリアライズしてバイナリで保存***保存したバイナリを読みだして、復帰させれば復活＆即利用が可能

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まとめ

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まとめ• Python の紹介• Python の準備• R の準備• データ分析例

o 可視化o ランダムフォレスト•参考サイト：

http://www.slideshare.net/hamadakoichi/randomforest-web?related=1

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最近のソフトウェア開発本職でないので、雰囲気だけ

というか、 Git の話

ギット

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ツール類• バグ追跡• 工程管理• バージョン管理

開発スタイル（ウォーターフォール・アジャイル）によって異なるツールが利用される

試行錯誤

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Git によるバージョン管理• ファイルの差分を保存• “リポジトリ”で管理• Windows も Mac も利用可能なツールoSourceTreeohttp://www.sourcetreeapp.com/

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Git の利用イメージ

リポジトリ

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SourceTree スクショ

*http://blog.sourcetreeapp.com/files/2013/02/sourcetree-on-windows-large.png

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バージョン管理ツールの利点

• 複数人で共同開発• 過去の状態に戻せる• 思考パターンを追うことができるので、紋切り型なコピペの防止

• 卒研のソースコード管理

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GitHub• https://github.com/• Git サーバと wiki と掲示板機能を提供

• 有償でクローズド開発が可能• 教育機関用アカウントも作成可

http://www.mocchiblog.com/

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GitHub におけるオープンソース開発例

• RTKLIBohttps://github.com/tomojitakasu/

RTKLIBoGNSS 相対測位計算ツール

• オープン開発の理由o1 人で行う開発の限界o開発の継続（継承）

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開発したプログラムをアップしませんか？

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参考文献

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森下推薦図書• Pythonスタートブック• みんなのPython

• RとRコマンダーで始める多変量解析• The R Tips

• R初心者のためのABC

• Git集中講座

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その他の WEB 上の資料• SlideShareoスライド共有サイトで検索！ohttp://www.slideshare.net/?ss

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Fin.

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以降はおまけ

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Python インタプリタの亜種　 Python のインタプリタには複数の亜種があります。利用目的に合わせてインタプリタの種類を切り替えて下さい。

亜種の例• 描画特化型• ゲーム作成特化型• Java VM 上で動作するバージョン• .NET 上で動作するバージョン

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Python 環境の移植• フォルダコピー＆環境変数のセットで OK• pip によりインストール済みのライブラリ一覧を作成し、別環境でインストールさせるコマンドもある

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複数の Pythonバージョンを並行して使う

• 普段利用する Python 環境を仮想環境とする• 環境が壊れても安心• コマンドでインタプリタを切り替え• ツールoMac なら pyenv などoWindows なら virtualenvoコアとなる Python をインストール後に、

上記のツールをインストールして利用

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Python のライブラリをコンパイルする上でのメ

モ• 原則的には、 Python インタプリタをビルドしたものと

同じツールを使う必要があります。

（ Windows での話）• ただし、 Python 3.3.5 は Visual Studio 2010 でビル

ドされていますが Visual Studio 2012 でビルドしたツールもインストール出来ました。

• 場合によっては Python 本体が msys でビルドされていたとしても、 Visual Studio でビルドしたツールもインストール出来ます。

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Python のバージョン• Python のバージョンには 2系と 3系があ

る• 2系と 3系は非互換o2to3.py という自動変換ツールあり

• ほとんどのライブラリは Python 3 に対応• 音響系ライブラリがまだ 2系に固執中・・・

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R のサーバ環境R Studio

• Linux系 OS にて利用可能• http://www.rstudio.com/

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統計解析には StatWorks などGUI統計支援ツールがあるとなお

良い• 外れ値の検討が非常に楽• 統計処理の異常に気が付きやすい• 特にデータ数が少ない場合に有効• 統計的手法の初学者には必須• 価格oアカデミックで 10万円前後

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Q&A• Q ： C# と Python でコーディングスタイル（プログラミングへの取り組み方）は異なりますか？

• A ：全く異なります。処理速度が問題にならない限り、 Python ではインターフェイスクラスやデータ構造よりも処理アルゴリズムから考えます。

• Q ：他言語は知っています。 Python の習得にはどの程度時間がかかりますか？

• A ： Lightweight Language(LL) の経験がなければ、３ヶ月程だと思います。 LL経験者なら、 2週間程だと思います。

• Q ：オブジェクト指向を最短で身に付けたいのですが。。• A ： C# で実用的なプログラムを設計からリリースまで一貫し

て取り組み、 10万行くらい書くのが早いと思います。

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ビッグデータを対象とした分析環境づくり

• 分析したいデータと目的によるが・・・• おすすめは、 Amazon Web Service （ AWS ）で

Hadoop を利用できる Amazon Elastic MapReduce （ Amazon EMR ）o もっと良いサービスがあるかも

• ロードバランサーにより自動的にインスタンスを起動• 機械学習・財務分析・科学シミュレーションにどうぞ• 月々、 1万円程度？

o 通信量に依存

• クレジットカードと AWSアカウントさえあれば、環境を30 分で立ち上げることができます

• クラウドに関する知識が必要

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ビッグデータを対象とした運用環境づくり

• リアルタイム処理向けの AMI があります• 新しいサービスが次々と投入されているので、ご自身で調べて下さい。

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最近の言語の流儀• ブラウザから実行できるサーバを簡単に立ち上げ

• ライブラリを公開しているサーバ有o 自作のライブラリも公開可能

• 必要なライブラリは後から追加

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プログラミング言語の進化• やや実験的な言語oScala, go, swift

• それぞれ、新しい概念を導入• 全ての言語が影響を与え合っている• C/C++すら数年に 1 度の改定で近代化• 「ああ、これって要するにあれだよね」

には収まらない