ガウス基底モデル

ガウス基底モデル

　前回までは多項式近似を扱いましたが、今回は
　
\[\phi(x)=\exp\left\{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right\}\tag{1}\]
で定義される ガウス関数 を基底関数として用いた ガウス基底モデル を扱います。

　$\sigma=10,\ \mu=20k\ (k=0,\ 1,\ 2,\ 3,\ 4)$ とした 5 個のガウス関数
　
\[\phi_k(x)=\exp\left\{-\frac{(x-20k)^2}{2\cdot 10^2}\right\}\quad (k=0,\ 1,\ 2,\ 3,\ 4)\tag{2}\]
および、定数関数 $\phi_5(x)=1$ の線形結合
　
\[\sum_{k=0}^{5}a_k\phi_k(x)\tag{3}\]
を近似関数として与えてパラメータ $a_k$ を最適化します。

　def構文を使って $\mu$ が少しずつ異なる (2) を別々に定義するのは面倒です。
　そこで、クロージャとよばれる手法で「ガウス関数を生成する関数」を定義します。

# In[3]

# μとσを与えてxのみを変数とするガウス関数を返す関数を定義
def gauss(mu=0, sigma=1):
    def inner(x):
        return np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma**2))
    return inner

　クロージャは少し難しい技術なので詳細については割愛しますが、要するに上のようなコードを実装して、gauss() に適当な mu と sigma を渡して実行すると、指定した $\mu$ と $\sigma$ が組み込まれた一変数ガウス関数が返ります。試しに、gauss_maker() に mu=40, sigma=10 を渡して実行してみましょう。

# In[4]

# μ=10,σ=40のガウス関数を生成
func = gauss(40, 10)

print(func)

<function gauss..inner at 0x03B26C90>

　実行結果をみると、gauss() のローカル関数オブジェクト inner が返っていることがわかります。func() に適当な数字を渡すと、ガウス関数の具体的な値を返します。

# In[5]

# μ=10,σ=40,x=5のガウス関数の値
print(func(5))

0.002187491118182885

　for構文を使って、(1) で定義される関数オブジェクトのリストを作成し、さらに定数関数を追加しておきます。

# In[6]

# 基底関数を収めるリスト
basis = []

# 基底関数のリストを作成
for i in range(5):
    func = gauss(20*i, 10)
    basis.append(func)

# 定数関数を追加
basis.append(lambda x:1)

　
　それでは、パラメータを最適化してみましょう。

# In[7]

# Fit_funcオブジェクトを作成
z = Fit_func(x, y, basis)

# params()メソッドで最適化されたパラメータを取得
print("p = {}".format(z.params()))

# sd()メソッドで標準偏差を取得
sd = np.round(z.sd(), 3)

# FigureとAxes
fig = plt.figure(figsize = (8, 6))
ax = fig.add_subplot(111)

# Axesのタイトルを設定
ax.set_title("Fit with 5 Gaussian basis", fontsize = 16)

# テキストボックスの書式辞書を作成
boxdic = {"facecolor" : "white", "edgecolor" : "gray",}

# テキストボックスを表示
ax.text(3, 90, "SD = {}".format(sd),
        size = 14, linespacing = 1.5, bbox = boxdic)

# 目盛線を表示
ax.grid()

# 軸範囲と軸ラベル
ax.set_xlim([0, 70])
ax.set_ylim([0, 100])
ax.set_xlabel("Age", fontsize = 14)
ax.set_ylabel("Weight [kg]", fontsize = 14)

# 身長と体重データの散布図
ax.scatter(x, y, color = "blue")

# line()メソッドを用いて近似曲線を作成
x2 = np.linspace(0, 70, 100)
y2 = z.line(x2)
ax.plot(x2, y2, color = "red")

plt.show()

p = [-101.892  -38.274  -34.094  -30.118  -54.606  122.477]

　標準偏差は $5.004$ です。これは以前に扱った 2次関数モデルより少し良い近似ですが、2次関数と対数関数の混合基底モデルには及びません。ただし、基底の数を増やせば改良できるかもしれません。
　

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オーバーフィッティング(過学習)

　基底を増やせば、もっとデータにフィットするモデルを構築できると考えるかもしれません。確かにその通りなのですが、機械学習エンジニアを常に悩ませる問題が生じます。

　まず任意の数 (n) の基底を生成する関数を用意します。

# In[8]

# ガウス基底生成関数
def gauss_basis(n, sigma):
    basis = []
    for i in range(n):
        mu = (100/n) * i
        func = gauss(mu, sigma)
        basis.append(func)
    return basis

　gauss_basis() は平均値 $\mu$ を $n$ 等分して
　
\[\mu=\frac{100}{n}k\quad (k=0,\ 1,\ 2,\ \cdots,\ n-1)\tag{4}\]
のガウス基底を生成します。分散 $\sigma$ は自由に設定できます。ガウス基底の数を 1 個ずつ増やしながら、フィッティングの様子を調べてみましょう。

# In[9]

# FigureとAxes
fig, axs = plt.subplots(7, 1, figsize = (6, 30))
fig.subplots_adjust(hspace = 0.3)
ax.set_xlim([0, 70])
ax.set_ylim([0, 100])

# カウンター(基底数)の初期値
i = 5

# 基底の数を増やしながらフィッティングの様子を調べる
for ax in axs.ravel():
    i += 1
    basis = gauss_basis(i, 10)
    basis.append(lambda x:1)
    z = Fit_func(x, y, basis)
    ax.grid()
    ax.set_title("n = {0},  SD = {1:.3f}".format(i, z.sd()), fontsize = 14)
    ax.set_ylabel("Weight [kg]", fontsize = 14)
    ax.scatter(x, y, color = "blue")
    x2 = np.linspace(0, 70, 100)
    y2 = z.line(x2)
    ax.plot(x2, y2, color = "red")

# 一番下のグラフのx軸にラベルを添付
ax.set_xlabel("Age", fontsize = 14)

plt.show()

　n はガウス基底の数です。これに定数関数が加わるので、実際には n + 1 個の基底を使って最適化しています。実行結果を見ると、n を増やすほど標準偏差 SD は確かに減少していきますが、n が 7 を超えたあたりから曲線は湾曲し始めて、n = 12 では収拾がつかない状態となっています。常識的に考えると、年齢と体重がこのような関係になるはずもありません。

　これはデータのばらつきを曲線で表そうと頑張り過ぎた結果です。回帰アルゴリズムは標準偏差を減らす方向へパラメータを調整し続けます。つまり、モデルが柔軟なほど (基底が多いほど)、すべての点を近似曲線に乗せるように最適化しようとするので、最終的には湾曲部の多い不自然な曲線になってしまいます。

　このような現象を 過学習（オーバーフィッティング : over-fitting）といいます。特にガウス基底を単純に増やし続けると、最適化した係数が異常に大きな値になってしまう傾向があります。