【ウーバーイーツ】配達データでランダムフォレスト【沖縄市】

これまでにバギングとブースティングを用いて予測モデルを作成し、誤判別率を算出してみた。

【ウーバーイーツ】配達データでバギング【沖縄市】

【ウーバーイーツ】配達データでバギング【沖縄市】前回、配達データで作成した決定木で判別を行ってみた。結果、誤判別率が0.39となり、良くない数値となった。今回は、この誤判別率を改善できるかやってみる。参考...

【ウーバーイーツ】配達データでブースティング【沖縄市】

【ウーバーイーツ】配達データでブースティング【沖縄市】前回、バギングモデルを作成して、誤判別率の改善を試みた。結果、誤判別率が0.4となり、前々回の数値より悪くなった。今回も前回同様、誤判別率を改善できるかやって...

結果は、バギングモデルの誤判別率が0.4、ブースティングモデルの誤判別率が0.36となった。

今回もこれまでと同様に、誤判別率を改善できるかやってみる。

参考書籍・資料

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主な参考箇所　16 集団学習

概要
使用するデータ
扱うデータの確認
ランダムフォレストについて
ランダムフォレストで予測モデルを作成
追記
まとめ

概要

扱うデータの確認

↓

ランダムフォレストについて調べる

↓

ランダムフォレストを用いて予測モデルを作成

使用するデータ

使用するデータは、私の配達データ。

期間は、2021年5月10日～10月31日。

上記期間の総配達件数は、1528件。※ ダブルピックも1件とカウント。

扱うデータの確認

前回同様に、3店舗の配達データを学習用データとテストデータに分ける。

	合計配達単価	ベース料金	配達調整金	店舗
1	301	127	207	マクドナルドコザ十字路店（A）
2	329	132	219	マクドナルドコザ十字路店（A）
…	…	…	…	…
62	406	150	284	らあめん花月嵐美里（B）
…	…	…	…	…
135	632	185	230	A&W 美里店（C）
…	…	…	…	…

学習用データ↓

	store	ベース料金	配達調整金	店舗
1	A	127	207	マクドナルドコザ十字路店
3	A	135	373	マクドナルドコザ十字路店
5	A	115	272	マクドナルドコザ十字路店
…	…	…	…	…

テスト用データ↓

	store	ベース料金	配達調整金	店舗
2	A	132	219	マクドナルドコザ十字路店
4	A	126	181	マクドナルドコザ十字路店
6	A	125	378	マクドナルドコザ十字路店
…	…	…	…	…

ランダムフォレストについて

今回は、ランダムフォレスト（RF）という手法を用いて、モデルの精度向上を目指す。

バギングとRFの大きな違いは、バギングではすべての変数を用いるが、RFでは変数をランダムサンプリングしたサブセットを用いるので、多次元データ解析に向いている点である。ランダムサンプリングする変数の数Mは、ユーザが自由に設定することができる。ブレイマンは、M としては変数の数の正の平方根をとることを勧めている。
Rによるデータサイエンス(第2版)

ランダムフォレストの説明文を見ると、「RFでは変数をランダムサンプリングしたサブセットを用いるので……」とある。今回のデータの説明変数は2つしかないため、ランダムフォレストを使う利点はなさそうに見える。

が、せっかくなので、やってみる。

ランダムフォレストで予測モデルを作成

書籍にならって、ランダムフォレストで予測モデルを作成してみる。

install.packages("randomForest")
library(randomForest)
set.seed(20) 
data.train <- read.table("clipboard",header = TRUE)
data.train$store <- as.factor(data.train$store)
data.test <- read.table("clipboard",header = TRUE)
data.test$store <- as.factor(data.test$store)
data.rf <- randomForest(store ~ .,data=data.train) 
data.rfp <- predict(data.rf,data.test[,-1]) 
(data.rft<-table(data.test[,1],data.rfp)) 
(1-sum(diag(data.rft))/sum(data.rft))

結果↓

	A	B	C
A	16	3	11
B	3	29	5
C	9	11	8

Aと判別したデータが、実際にAだった場合が28個中16個。
Bと判別したデータが、実際にBだった場合が43個中29個。
Cと判別したデータが、実際にCだった場合が24個中8個。

正しく判別できた個数が53個、正しく判別できなかった個数が42個となった。誤判別率は0.44となった。

今まで一番悪い結果になった。

追記

ランダムフォレストを用いた予測モデルの詳細を見てみる。

木の数と誤判別率の関係を確認する。

用いた木の数と誤判別率との関係は、関数plotのグラフから読み取ることができる。横軸が木の数で、縦軸が誤り率である。次のコマンドで作成した図16.1から、木の数が200前後を超えると誤判別率は比較的安定することが読み取れる。
Rによるデータサイエンス(第2版)

plot(data.rf)

木の数約100以降から、誤り率が安定してきているのが分かる。

変数の重要度を確認してみる（2つしかないが、）。

RFは、判別・回帰における変数の重要度としてジニ分散指標を計算する。重要度は$importanceで呼び出す。また、関数varImpPlotを用いてグラフで示すことができる。
Rによるデータサイエンス(第2版)

> data.rf$importance

 MeanDecreaseGini
ベース料金 31.32463
配達調整金 29.90371

> varImpPlot(data.rf)

ベース料金の方が重要と分かる。

まとめ

今回は、ランダムフォレストを用いることで、予測モデルの誤判別率の改善を目指した。

結果、今まで最も悪い結果となった。おそらく、データセットが今回の手法に合っていなかったのだろう。