Rubyで機械学習を学ぶ9つのステップ

Rubyで機械学習を学ぶ初心者向けの詳細解説記事のサムネイル画像Ruby
この記事は約13分で読めます。

 

【サイト内のコードはご自由に個人利用・商用利用いただけます】

この記事では、プログラムの基礎知識を前提に話を進めています。

説明のためのコードや、サンプルコードもありますので、もちろん初心者でも理解できるように表現してあります。

基本的な知識があればカスタムコードを使って機能追加、目的を達成できるように作ってあります。

※この記事は、一般的にプロフェッショナルの指標とされる『実務経験10,000時間以上』を凌駕する現役のプログラマチームによって監修されています。

サイト内のコードを共有する場合は、参照元として引用して下さいますと幸いです

※Japanシーモアは、常に解説内容のわかりやすさや記事の品質に注力しております。不具合、分かりにくい説明や不適切な表現、動かないコードなど気になることがございましたら、記事の品質向上の為にお問い合わせフォームにてご共有いただけますと幸いです。
(送信された情報は、プライバシーポリシーのもと、厳正に取扱い、処分させていただきます。)

はじめに

この記事では、初心者がRubyと機械学習の基本的な関数をゼロから学ぶことができる内容を紹介します。

各関数の詳細な使い方や注意点、カスタマイズの方法をサンプルコードとともに解説し、Rubyでの機械学習が簡単に扱えるようになるようにしています。

●Rubyとは

Rubyは、まつもとゆきひろさんによって開発されたオブジェクト指向のプログラミング言語です。

彼がプログラミングを楽しく行えるように、という思いから生み出されました。

○Rubyの特徴

Rubyの主な特徴は、読みやすく、書きやすいということです。

これは、Rubyが人間中心設計であるため、人間が理解しやすいようにと作られたからです。

また、Rubyはオブジェクト指向のプログラミング言語であり、すべてがオブジェクトとして扱われます。

これにより、コードの再利用性が高まり、開発効率が向上します。

●機械学習とは

機械学習は、コンピュータが大量のデータから学習し、それを元に未来の予測や意思決定を行う技術の一つです。

機械学習の最終的な目標は、人間が行うような複雑な判断をコンピュータにさせることです。

○機械学習の種類

機械学習には大きく分けて、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つのタイプがあります。

教師あり学習は、入力とそれに対する出力(教師データ)を元にモデルを学習させる方法です。

対して、教師なし学習は、出力データがない状態でモデルを学習させる方法です。

最後に、強化学習は、ある行動が環境にどのような影響を与えるかを学習し、最適な行動を見つけ出す方法です。

●Rubyでの機械学習の始め方

Rubyで機械学習を始めるためには、まず開発環境のセットアップが必要です。

○Rubyの開発環境のセットアップ

Rubyの開発環境は、各OSに対応したインストーラやバージョン管理ツールを用いてセットアップします。

macOSやLinuxではrbenv、WindowsではRubyInstallerがおすすめです。

これらを用いてRubyのインストールを行います。

○必要なライブラリのインストール

Rubyで機械学習を行うためには、いくつかのライブラリのインストールが必要です。

主なライブラリとしては、「Numo::NArray」(数値計算)、「rumale」(機械学習アルゴリズム)、「rover-df」(データフレーム操作)があります。

これらのライブラリは、gemコマンドを使用してインストールします。

gem install numo-narray
gem install rumale
gem install rover-df

これらのコードでは、gem installを使って、Rubyの機械学習で必要となるライブラリをインストールしています。

この例では、numo-narrayrumalerover-dfという3つのライブラリをインストールしています。

上記のコードを実行することで、Rubyでの機械学習に必要なライブラリが準備できます。

これでRubyでの機械学習が始められる状態になりました。

●Rubyでの機械学習の基本

Rubyを使った機械学習の基本は大きく4つのステップに分けられます。

それは、データの準備、データの前処理、モデルの学習、そしてモデルの評価です。

この順に進めることで、正確な機械学習モデルを構築することができます。

○データの準備

機械学習を始めるための最初のステップは、データの準備です。

Rubyでデータを準備するためには、’rover-df’というライブラリを用いることが一般的です。

‘rover-df’はデータフレームを扱うためのライブラリで、Rubyのgemとして提供されています。

CSVファイルなどからデータを読み込んで、それを扱うことができます。

CSVファイルを読み込むコードを紹介します。

require 'rover-df'

data = Rover.read_csv("data.csv")

このコードでは、まず’rover-df’を読み込んでいます。

次に、Roverのread_csvメソッドを使って”data.csv”というCSVファイルを読み込み、それを’data’という変数に代入しています。

これにより、’data.csv’の内容をRubyのプログラム内で使うことができるようになります。

○データの前処理

データの準備ができたら、次にデータの前処理を行います。

前処理とは、欠損値の処理やカテゴリデータの数値化、特徴量のスケーリングなど、機械学習モデルがデータを効率良く学習できるようにデータを加工することを指します。

欠損値を平均値で補完するコードを紹介します。

data.fill_na!(:mean)

このコードでは、データフレーム’data’の中にあるNaN(欠損値)を、各列の平均値で補完しています。

‘fill_na!’メソッドは、引数に指定した方法で欠損値を補完するメソッドです。

ここでは’:mean’を指定しているので、各列の平均値で補完を行います。

○モデルの学習

データの前処理が完了したら、次にモデルの学習を行います。

ここでは、Rubyの機械学習ライブラリである’rumale’を用います。

‘rumale’はRubyのgemとして提供されており、多くの機械学習アルゴリズムを提供しています。

線形回帰モデルの学習を行うコードを紹介します。

require 'rumale'

x = data['Temperature'].to_numo
y = data['IceCreamSales'].to_numo

estimator = Rumale::LinearModel::LinearRegression.new
estimator.fit(x, y)

このコードでは、まず’rumale’を読み込んでいます。

次に、データフレーム’data’から温度データを取り出し、それをNumo::DFloat(Numo::NArrayの一種)に変換しています。

同様に、アイスクリームの売上データも取り出してNumo::DFloatに変換します。

その後、Rumale::LinearModel::LinearRegressionで線形回帰モデルのインスタンスを作成し、fitメソッドでモデルの学習を行います。

ここで、’x’が特徴量、’y’がターゲットとなります。

○モデルの評価

モデルの学習が終わったら、そのモデルがどれほど正確に予測できるかを評価します。

評価には様々な指標がありますが、回帰モデルの場合は平均二乗誤差(MSE)がよく使われます。

MSEを計算するコードを紹介します。

y_pred = estimator.predict(x)
mse = Rumale::EvaluationMeasure::MeanSquaredError.new.score(y, y_pred)

このコードでは、まず学習したモデル(estimator)を使って予測を行い、それを’y_pred’に格納しています。

次に、Rumale::EvaluationMeasure::MeanSquaredErrorでMSEのインスタンスを作成し、scoreメソッドで実際の値’y’と予測値’y_pred’のMSEを計算しています。

この値が小さいほど、モデルの予測が正確であることを意味します。

初心者でも簡単に理解できるよう、Rubyを使った機械学習の基本を学ぶステップを順に説明します。

これからRubyで機械学習を始めようと考えている方、あるいはすでに始めている方でも、様々な関数の使い方や注意点、カスタマイズの方法を理解するための参考にしていただけますと幸いです。

●Rubyでの機械学習の実践

まずは、Rubyで機械学習を実装するための具体的なステップを見ていきましょう。

○サンプルコード1:線形回帰

線形回帰は、データの傾向を直線で表現するための手法です。

下記のコードは、線形回帰モデルを作成し、そのモデルを用いて予測を行うものです。

まず、’rumale’と’rover-df’というRubyのライブラリを読み込みます。

これらは、機械学習とデータ処理に必要なライブラリです。

require 'rumale'
require 'rover-df'

次に、データを読み込む部分です。

今回はCSV形式のデータを扱うため、’rover-df’ライブラリのread_csvメソッドを用いています。

data = Rover.read_csv("data.csv")

データの準備ができたら、特徴量となるデータとターゲットとなるデータをそれぞれ変数に格納します。

今回は、温度を特徴量として、アイスクリームの売上をターゲットとします。

x = data['Temperature'].to_numo
y = data['IceCreamSales'].to_numo

次に、線形回帰のモデルを作成し、データに対して学習させます。

これには’rumale’ライブラリのLinearRegressionクラスを使用します。

estimator = Rumale::LinearModel::LinearRegression.new
estimator.fit(x, y)

このコードが実行されると、estimatorという変数に学習済みの線形回帰モデルが格納されます。

このモデルを使って予測を行うことができます。

y_pred = estimator.predict(x)

このコードを実行すると、温度データxに対するアイスクリームの売上予測値がy_predという変数に格納されます。

これで線形回帰の予測が完成しました。

次にこのモデルの性能を評価します。

評価にはMSE(Mean Squared Error: 平均二乗誤差)を使用します。

この値が小さいほどモデルの性能が高いとされます。

mse = Rumale::EvaluationMeasure::MeanSquaredError.new.score(y, y_pred)

このコードを実行すると、実際のアイスクリームの売上データyと予測値y_predとの間のMSEが計算されます。

この値が出力されるため、モデルの性能を具体的に知ることができます。

○サンプルコード2:ロジスティック回帰

線形回帰とは異なり、ロジスティック回帰はクラス分類の問題に対して用いられます。

つまり、ある入力が特定のクラスに属する確率を予測します。

具体的なコードを見ていきましょう。

まず、必要なライブラリを読み込みます。

require 'rumale'
require 'rover-df'

次に、クラス分類を行うためのデータを読み込みます。

data = Rover.read_csv("classification_data.csv")

今回は、2つの特徴量(Feature1, Feature2)を持つデータをクラス(Class)に分類する問題を考えます。

特徴量とターゲットのデータをそれぞれ変数に格納します。

x = data[['Feature1', 'Feature2']].to_numo
y = data['Class'].to_numo

ロジスティック回帰のモデルを作成し、データに対して学習させます。

estimator = Rumale::LinearModel::LogisticRegression.new
estimator.fit(x, y)

このコードを実行すると、estimatorという変数に学習済みのロジスティック回帰モデルが格納されます。

学習が終わったら、モデルを用いて予測を行います。

y_pred = estimator.predict(x)

このコードを実行すると、特徴量xに対するクラスの予測値がy_predという変数に格納されます。

最後に、このモデルの性能を評価します。

今回は分類問題なので、正解率(accuracy)を計算してモデルの性能を評価します。

accuracy = Rumale::EvaluationMeasure::Accuracy.new.score(y, y_pred)

このコードを実行する

と、正解のクラスラベルyと予測値y_predとの間の正解率が計算されます。

この値が出力されるため、モデルの性能を具体的に知ることができます。

○サンプルコード3:クラスタリング

クラスタリングは、データを自然なグループに分けるための手法です。

ここでは、K-means法を用いたクラスタリングの例を示します。

必要なライブラリを読み込みます。

require 'rumale'
require 'rover-df'

クラスタリングを行うデータを読み込みます。

data = Rover.read_csv("clustering_data.csv")

クラスタリングは教師なし学習なので、特徴量のみを用意します。

x = data[['Feature1', 'Feature2']].to_numo

K-means法のモデルを作成し、データに対してクラスタリングを行います。クラスタ数は3とします。

kmeans = Rumale::Clustering::KMeans.new(n_clusters: 3)
kmeans.fit(x)

このコードを実行すると、kmeansという変数に学習済みのK-meansモデルが格納されます。

そして、このモデルを使ってデータがどのクラスタに属するかを予測します。

labels = kmeans.predict(x)

このコードを実行すると、データxがどのクラスタに属するかの予測ラベルがlabelsという変数に格納されます。

これらの手法は、Rubyで機械学習を行う基本的なステップです。

線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリングといった機械学習の基本的なアルゴリズムを使い、データから予測モデルを作成し、その性能を評価することができます。

●Rubyでの機械学習の注意点と対処法

次に、Rubyで機械学習を行う際に注意すべき点とその対処法について説明します。

○データのスケーリング

機械学習を行う際、特徴量のスケールが異なると、それぞれの特徴量が結果に与える影響が異なることがあります。

これを解消するためには、データのスケーリングを行う必要があります。

Rumaleでは、StandardScalerクラスを使用してデータのスケーリングを行うことができます。

○過学習

過学習は、モデルが訓練データに対して過度に適応し、新しいデータに対する性能が低下する現象です。

これを防ぐためには、交差検証(Cross Validation)や正則化(Regularization)といった手法を用いることが推奨されます。

また、訓練データとテストデータを分けて、モデルの性能を評価することも重要です。

まとめ

本記事では、Rubyを使用した機械学習の基本的な手順について解説しました。

初めにRubyとRumaleを用いて、線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリングという機械学習の基本的な手法のサンプルコードとその詳細な説明を提供しました。

これらの手法は、さまざまなデータ分析の問題に対する解の一部を提供します。

また、データのスケーリングや過学習防止といった機械学習を行う上での注意点も述べました。

これらの観点を理解し、それらに適切に対処することで、機械学習モデルの性能を向上させることができます。

機械学習は、広範な問題に対して強力なツールとなり得ます。

そしてRubyを使って機械学習を実装することで、この強力なツールを手軽に扱うことが可能となります。

RubyとRumaleの組み合わせは、機械学習の世界への入口を提供し、あなたの手に新たな力を与えます。

なお、本記事の内容はあくまで基本的な部分に過ぎません。

機械学習は広大なフィールドであり、さらなる学習と経験が必要となります。

しかし、この記事が初めの一歩となり、あなたがRubyと機械学習の世界をさらに深く探求するきっかけとなれば幸いです。

これからもRubyと機械学習の知識を深めていきましょう。