1.
最近のRの
ランダムフォレストパッケージ
- ranger / Rborist -
2015年10月10日
第51回Tokyo.R
@sfchaos
1

2.
自己紹介
■ twitterID: @sfchaos
■ 仕事: クルマのデータマイニング
■ 興味: ノンパラメトリックベイズ/混合メンバシップ
モデル/Julia/Spark
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3.
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る本
■ 書評
http://d.hatena.ne.jp/sfchaos/20151010
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6.
アジェンダ
■ 最近のRの機械学習パッケージ
■ rangerとRborist(ランダムフォレスト)
■ rangerでの疎行列の扱い
■ まとめ
6

7.
1. 最近のRの機械学習パッケージ
7

8.
最近のトピック
■ 新しいランダムフォレスト実装の台頭
(ranger/Rborist)
■ 勾配ブースティングの隆盛 (xgboost)
■ mlrパッケージの台頭? (caretと肩を並べつつある?)
■・・・
8

9.
最近のトピック
■ 新しいランダムフォレスト実装の台頭
(ranger/Rborist)
■ 勾配ブースティングの隆盛 (xgboost)
■・・・
9
今回はランダムフォレストの
新しいパッケージについて

10.
ランダムフォレストとは
■ クラス分類・回帰を実行する機械学習の代表的な手法。
■ 訓練データに対してサンプルのブートストラップと説明変
数のサンプリングを行って複数の決定木を構築。
■ テストデータに対して、各決定木の予測結果の多数決によ
り予測を実行。
10

11.
randomForestパッケージ
■ 従来の定番．
■ partyパッケージとかも(条件付き推測木)．
11

12.
ranger/Rborist
■ ranger: A Fast Implementation of Random Forests
for High Dimensional Data in C++ and R
http://arxiv.org/abs/1508.04409
■ ranger(RANdom forest GEneRator)
■ rangerもRboristも中身はC++．
■ rangerはスレッド並列化が可能．
12

13.
ranger/Rborist
■ 新たなランダムフォレストのパッケージ
■ @dichikaさんのブログを参照．
RでランダムフォレストやるならRboristかrangerか
http://d.hatena.ne.jp/dichika/20150828/p1
13

14.
ranger/Rborist
■ これまでにも，いくつかのブログで取り上げられている
■ "ranger: A Fast Implementation of Random Forests”のメモ書き
http://yamano357.hatenadiary.com/entry/2015/09/17/230536
■ TagTeam :: Predicting Titanic deaths on Kaggle V: Ranger - R-
bloggers - Statistics and Visualization
http://tagteam.harvard.edu/hub_feeds/1981/feed_items/
2126439
■ [R言語]library("ranger")とlibrary("randomForest")の速度を比較
する - gepulog
http://blog.gepuro.net/archives/130
■ 新型のランダムフォレスト(Random Forest)パッケージ比較：
Rborist・ranger・randomForest - My Life as a Mock Quant
http://d.hatena.ne.jp/teramonagi/20150914/1442226764
14

15.
パッケージ間の比較
■ 小規模データに対する実行時間の比較
15
■ ranger: A Fast Implementation of
Random Forests for High
Dimensional Data in C++ and R
■ Figure 3
http://arxiv.org/abs/1508.04409

16.
パッケージ間の比較
■対象データ：シミュレーションされた100,000サン
プル，100特徴量
16
■ ranger: A Fast Implementation of Random Forests for High
Dimensional Data in C++ and R
■ Table 2
http://arxiv.org/abs/1508.04409

17.
rangerとRboristの比較
17
■ 連続量の特徴量に対してサンプルサイズと特徴量数を変化させて比較
■ ranger: A Fast Implementation of Random Forests for High Dimensional
Data in C++ and R
■ Figure 4
http://arxiv.org/abs/1508.04409

18.
2. rangerとRborist
(ランダムフォレスト)
18

19.
パッケージのインストール
■ CRANからインストール
19
> install.packages(c(“randomForest”, “ranger”, “Rborist”))

20.
使用方法
20
> randomForest(目的変数 ~., data=データ)
> ranger(目的変数 ~., data=データ))
> Rborist(説明変数, 目的変数)

21.
比較実験
■ spamデータセット
21
> library(kernlab)
> data(spam)
> dim(spam)
[1] 4601 58

22.
比較実験
22
> # randomForest
> system.time(randomForest(type ~., data=spam, ntree=1000))
ユーザ システム 経過
20.885 0.176 21.265
> # ranger
> system.time(ranger(type ~., data=spam, num.trees=1000,
+ seed=71))
ユーザ システム 経過
8.688 0.113 2.534
> # ranger(省メモリモード)
> system.time(ranger(type ~., data=spam, seed=71,
+ save.memory=TRUE))
ユーザ システム 経過
29.017 0.113 8.171
> # Rborist
> system.time(Rborist(spam %>% select(-type), spam$type))
ユーザ システム 経過
7.948 0.630 8.616

23.
引数の対応
23
決定木の個数 サンプリングする
特徴量数
クラスウェイト
(不均衡データ)
randomForest ntree mtry classwt
ranger num.trees mtry ?
Rborist ntree predProb
(各特徴量が選択さ
れる確率)
classWeight

24.
3. rangerでの疎行列の扱い
24

25.
rangerの疎行列の扱い
25
http://yamano357.hatenadiary.com/entry/2015/09/17/230536
!!!

26.
rangerパッケージの処理フロー
■ Rのranger関数がユーザとのインタフェース
■ rangerCpp関数からC++のranger_rangerCpp関数を呼び出す．
■ ranger_rangerCpp関数の中でrangerCpp関数を呼び出し，forest
クラスをインスタンス化して，ランダムフォレストを構築する．
26
ranger関数 rangerCpp関数
C++
・forestクラスのインスタンス化
・forestクラスの初期化
・ランダムフォレストの構築
(forestクラスのrunメンバー関数)
- 決定木の構築(treeクラス)
ranger_rangerCpp
関数
rangerCpp関数
C++

27.
rangerCpp関数の引数
27
## Call Ranger
result <- rangerCpp(treetype, dependent.variable.name, data.final, variable.names, mtry,
num.trees, verbose, seed, num.threads, write.forest, importance.mode,
min.node.size, split.select.weights, use.split.select.weights,
always.split.variables, use.always.split.variables,
status.variable.name, prediction.mode, loaded.forest, sparse.data,
replace, probability, unordered.factor.variables, use.unordered.factor.variables,
save.memory, splitrule)

28.
ranger_rangerCpp関数の引数
28
cppExport SEXP ranger_rangerCpp(SEXP treetypeSEXP, … , SEXP splitrule_rSEXP) {
…
Rcpp::traits::input_parameter< Rcpp::RawMatrix >::type sparse_data(sparse_dataSEXP);
…
}

29.
rangerでの疎行列対応
■ 疎行列に対応しているのはgwaa.dataクラスのオブ
ジェクトのみ(GenABELパッケージ)．
29
## GenABEL GWA data
if (class(data) == "gwaa.data") {
snp.names <- data@gtdata@snpnames
sparse.data <- data@gtdata@gtps@.Data
data <- data@phdata
if ("id" %in% names(data)) {
data$"id" <- NULL
}
gwa.mode <- TRUE
save.memory <- FALSE
} else {
sparse.data <- as.matrix(0)
gwa.mode <- FALSE
}
R/ranger.R 166-179

30.
gwaa.dataクラスの使用
■ 試しに，GenABEL.dataパッケージのge03d2データ
セットを指定してみる．
■ 遺伝子のデータ?
30

31.
gwaa.dataクラスの使用
■ こんなデータ
31
> library(GenABEL.data)
> data(ge03d2)
> str(ge03d2)
Formal class 'gwaa.data' [package "GenABEL"] with 2 slots
..@ phdata:'data.frame': 950 obs. of 8 variables:
.. ..$ id : chr [1:950] "id4" "id10" "id25"
"id33" ...
.. ..$ sex : int [1:950] 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 ...
.. ..$ age : num [1:950] 51.6 53.7 66 44.7 49.9 ...
.. ..$ dm2 : int [1:950] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
.. ..$ height: num [1:950] 152 170 165 174 157 ...
.. ..$ weight: num [1:950] 83 65.6 69.6 69.7 84.3 ...
.. ..$ diet : int [1:950] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
.. ..$ bmi : num [1:950] 36 22.6 25.6 22.9 34.1 ...
..@ gtdata:Formal class 'snp.data' [package "GenABEL"]
with 11 slots
.. .. ..@ nbytes : num 238
.. .. ..@ nids : int 950
•••

32.
gwaa.dataクラスの使用
■ phdataで回帰を実行してみる
32
> # 欠損値の除去
> ge03d2@phdata <- na.omit(ge03d2@phdata)
> head(ge03d2@phdata)
id sex age dm2 height weight diet bmi
id4 id4 0 51.63771 1 151.7863 83.03480 0 36.04086
id10 id10 1 53.73938 1 170.3180 65.59815 0 22.61363
id25 id25 0 66.01148 1 164.7949 69.55278 0 25.61103
id33 id33 0 44.66715 1 174.4638 69.73042 0 22.90929
id35 id35 0 49.87941 1 157.1834 84.27884 0 34.11185
id58 id58 0 36.99524 1 165.0929 89.53816 0 32.85122
> # BMIを目的変数とする回帰モデルの構築
> model.rg <- ranger(bmi ~., data=ge03d2)

33.
スパースデータのデータ構造
■ このとき，sparse.dataは次のようになっている．
33
## GenABEL GWA data
if (class(data) == "gwaa.data") {
snp.names <- data@gtdata@snpnames
sparse.data <- data@gtdata@gtps@.Data
data <- data@phdata
if ("id" %in% names(data)) {
data$"id" <- NULL
}
gwa.mode <- TRUE
save.memory <- FALSE
} else {
sparse.data <- as.matrix(0)
gwa.mode <- FALSE
}
R/ranger.R 166-179
> dim(sparse.data)
[1] 238 7589
> class(sparse.data)
[1] “matrix”
> sparse.data[1:3, 1:3]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 99 95 ae
[2,] 57 55 db
[3,] 9a 55 2f
> mode(sparse.data)
[1] "raw"
モードがraw

34.
4. まとめ
34

35.
まとめ
■ Rでランダムフォレスト実行のパッケージとして，
ranger, Rborist等が開発されている．
■ rangerで疎行列を扱えるのは，現状，gwaa.dataク
ラスのオブジェクトのみ．
35