Scikit-Learnライブラリの分類器モデルとONNXへの書き出し
MetaTrader 5
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例
| 15 4月 2024, 14:41
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技術の発展により、データ処理アルゴリズムを構築するための根本的に新しいアプローチが生まれました。以前は、それぞれの特定のタスクを解決するには、対応するアルゴリズムの明確な形式化と開発が必要でした。
機械学習では、コンピュータはデータを処理するための最良の方法を自ら見つけることを学習します。機械学習モデルは、分類タスク（クラスのセットが固定されており、特定の特徴セットが各クラスに属する確率を見つけることが目的）と回帰タスク（特定の特徴セットに基づいてターゲット変数の数値を推定することが目的）を正常に解決できます。これらの基本コンポーネントに基づいて、より複雑なデータ処理モデルを構築できます。
Scikit-learnライブラリには、分類と回帰の両方のための多数のツールがあります。特定の方法とモデルの選択は、データの特性によって異なります。異なる方法は、タスクに応じて効果が異なり、異なる結果をもたらす可能性があるためです。
プレスリリース「ONNX Runtime is now open source」では、ONNXランタイムでONNX-MLプロファイルがサポートされると主張されています。
ONNXランタイムは、ONNX-MLプロファイルを含むONNX1.2以降を完全にサポートする、公開された最初の推論エンジンです。
ONNX-MLプロファイルは、機械学習(ML)モデル専用に設計されたONNXの一部です。これは、分類、回帰、クラスタリングなどのさまざまな種類のMLモデルを、ONNXをサポートするさまざまなプラットフォームや環境で使用できる便利な形式で記述および表現することを目的としています。ONNX-MLプロファイルは、機械学習モデルの送信、展開、実行を簡素化し、モデルのアクセス性と移植性を高めます。
この記事では、フィッシャーのIris分類タスクを解決するために、Scikit-learnパッケージ内のすべての分類器モデルを適用する方法について説明します。また、これらのモデルをONNX形式に変換し、結果のモデルをMQL5プログラムで使用することも試みます。
さらに、完全なIrisデータセットで元のモデルとONNXバージョンの精度を比較します。
目次
- 1.フィッシャーのIris
- 2.分類器モデル
Scikit-learn分類器のリスト
モデルの異なる出力表現 iris.mqh - 2.1.SVC分類器
2.1.1.SVC分類器モデルを作成するためのコード
2.1.2.SVC分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.1.3.SVC分類器モデルのONNX表現 - 2.2.LinearSVC分類器
2.2.1.LinearSVC分類器モデルを作成するためのコード
2.2.2.LinearSVC分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.2.3.LinearSVC分類器モデルのONNX表現 - 2.3.NuSVC分類器
2.3.1.NuSVC分類器モデルを作成するためのコード
2.3.2.NuSVC分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.3.3.NuSVC分類器モデルのONNX表現 - 2.4.RadiusNeighborsClassifier
2.4.1.RadiusNeighborsClassifierモデルを作成するためのコード
2.4.2.RadiusNeighborsClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.3.3.RadiusNeighborsClassifierモデルのONNX表現 - 2.5.RidgeClassifier
2.5.1.RidgeClassifierモデルを作成するためのコード
2.5.2.RidgeClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.5.3.RidgeClassifierモデルのONNX表現 - 2.6.RidgeClassifierCV
2.6.1.RidgeClassifierCVモデルを作成するためのコード
2.6.2.RidgeClassifierCVモデルを操作するためのMQL5コード
2.6.3.RidgeClassifierCVモデルのONNX表現 - 2.7.RandomForestClassifier
2.7.1.RandomForestClassifierモデルを作成するためのコード
2.7.2.RandomForestClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.7.3.RandomForestClassifierモデルのONNX表現 - 2.8.GradientBoostingClassifier
2.8.1.GradientBoostingClassifierモデルを作成するためのコード
2.8.2.GradientBoostingClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.8.3.GradientBoostingClassifierモデルのONNX表現 - 2.9.AdaBoostClassifier
2.9.1.AdaBoostClassifierモデルを作成するためのコード
2.9.2.AdaBoostClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.9.3.AdaBoostClassifierモデルのONNX表現 - 2.10.BaggingClassifier
2.10.1.BaggingClassifierモデルを作成するためのコード
2.10.2.BaggingClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.10.3.BaggingClassifierモデルのONNX表現 - 2.11.KNeighborsClassifier
2.11.1.KNeighborsClassifierモデルを作成するためのコード
2.11.2.KNeighborsClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.11.3.KNeighborsClassifierモデルのONNX表現 - 2.12.DecisionTreeClassifier
2.12.1.DecisionTreeClassifierモデルを作成するためのコード
2.12.2.DecisionTreeClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.12.3.DecisionTreeClassifierモデルのONNX表現 - 2.13.LogisticRegressionClassifier
2.13.1.LogisticRegressionClassifierモデルを作成するためのコード
2.13.2.LogisticRegressionClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.13.3.LogisticRegressionClassifierモデルのONNX表現 - 2.14.LogisticRegressionCV分類器
2.14.1.LogisticRegressionCV分類器モデルを作成するためのコード
2.14.2.LogisticRegressionCV分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.14.3.LogisticRegressionCV分類器モデルのONNX表現 - 2.15.PassiveAggressiveClassifier
2.15.1.PassiveAggressiveClassifierモデルを作成するためのコード
2.15.2.PassiveAggressiveClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.15.3.PassiveAggressiveClassifierモデルのONNX表現 - 2.16.Perceptron分類器
2.16.1.Perceptron分類器モデルを作成するためのコード
2.16.2.Perceptron分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.16.3.Perceptron分類器モデルのONNX表現 - 2.17.SGDClassifier
2.17.1.SGDClassifierモデルを作成するためのコード
2.17.2.SGDClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.17.3.SGDClassifierモデルのONNX表現 - 2.18.GaussianNB分類器
2.18.1.GaussianNB分類器モデルを作成するためのコード
2.18.2.GaussianNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.18.3.GaussianNB分類器モデルのONNX表現 - 2.19.MultinomialNB分類器
2.19.1.MultinomialNB分類器モデルを作成するためのコード
2.19.2.MultinomialNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.19.3.MultinomialNB分類器モデルのONNX表現 - 2.20.ComplementNB分類器
2.20.1.ComplementNB分類器モデルを作成するためのコード
2.20.2.ComplementNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.20.3.ComplementNB分類器モデルのONNX表現 - 2.21.BernoulliNB分類器
2.21.1.BernoulliNB分類器モデルを作成するためのコード
2.21.2.BernoulliNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.21.3.BernoulliNB分類器モデルのONNX表現 - 2.22.MLPClassifier
2.22.1.MLPClassifierモデルを作成するためのコード
2.22.2.MLPClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.22.3.MLPClassifierモデルのONNX表現 - 2.23.LinearDiscriminantAnalysis分類器
2.23.1.LinearDiscriminantAnalysis分類器モデルを作成するためのコード
2.23.2.LinearDiscriminantAnalysis分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.23.3.LinearDiscriminantAnalysis分類器モデルのONNX表現 - 2.24.HistGradientBoostingClassifier
2.24.1.HistGradientBoostingClassifierモデルを作成するためのコード
2.24.2.HistGradientBoostingClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.24.3.HistGradientBoostingClassifierモデルのONNX表現 - 2.25.CategoricalNB分類器
2.25.1.CategoricalNB分類器モデルを作成するためのコード
2.23.2.CategoricalNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
2.23.3.CategoricalNB分類器モデルのONNX表現 - 2.26.ExtraTreeClassifier
2.26.1.ExtraTreeClassifierモデルを作成するためのコード
2.26.2.ExtraTreeClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.26.3.ExtraTreeClassifierモデルのONNX表現 - 2.27.ExtraTreesClassifier
2.27.1.ExtraTreesClassifierモデルを作成するためのコード
2.27.2.ExtraTreesClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
2.27.3.ExtraTreesClassifierモデルのONNX表現 - 2.28.すべてのモデルの精度の比較
2.28.1.すべてのモデルを計算し、精度比較チャートを作成するコード
2.28.2.すべてのONNXモデルを実行するためのMQL5コード - 2.29.ONNXに変換できなかったScikit-Learn分類器モデル
- 2.29.1.DummyClassifier
2.29.1.1.DummyClassifierモデルを作成するためのコード - 2.29.2.GaussianProcessClassifier
2.29.2.1.GaussianProcessClassifierモデルを作成するためのコード - 2.29.3.LabelPropagation分類器
2.29.3.1.LabelPropagation分類器モデルを作成するためのコード - 2.29.4.LabelSpreading分類器
2.29.4.1.LabelSpreading分類器モデルを作成するためのコード - 2.29.5.NearestCentroid分類器
2.29.5.1.NearestCentroidモデルを作成するためのコード - 2.29.6.QuadraticDiscriminantAnalysis分類器
2.29.6.1.QuadraticDiscriminantAnalysisモデルを作成するためのコード - 終わりに
1.フィッシャーのIris
Irisデータセットは、機械学習の分野で最も有名で広く使用されているデータセットの1つです。1936年に統計学者かつ生物学者のR.A.フィッシャーによって紹介され、それ以来分類タスクの典型的なデータセットとなっています。
Irisデータセットは、Iris setosa、Iris virginica、Iris versicolorの3種のIrisの萼片と花弁の測定値で構成されています。
図1：Iris setosa
図2：Iris virginica
図3：Iris versicolor
Irisデータセットは、3種のIrisそれぞれ50個ずつ、合計150個のIrisのインスタンスで構成されています。各インスタンスには4つの数値特徴（センチメートル単位で測定）があります。
- 萼片の長さ
- 萼片の幅
- 花弁の長さ
- 花弁幅
各インスタンスには、Irisの種（Iris setosa、Iris virginica、またはIris versicolor）を示す対応するクラスもあります。この分類属性により、Irisデータセットは分類やクラスタリングなどの機械学習タスクに最適なデータセットになります。
MetaEditorではPythonスクリプトを操作できます。Pythonスクリプトを作成するには、MetaEditorの「ファイル」メニューから[新規]を選択すると、作成するオブジェクトを選択するためのダイアログが表示されます（図4を参照）。
図4：MQL5ウィザードでPythonスクリプトを作成する - 手順1
次に、スクリプトの名前（例：IRIS.py）を指定します（図5を参照）。
図5：MQL5ウィザードでPythonスクリプトを作成する - 手順2 - スクリプト名
その後、使用するライブラリを指定できます。この例では、これらのフィールドは空のままにします（図6を参照）。
図6：MQL5ウィザードでPythonスクリプトを作成する - 手順3
Irisデータセットの分析を開始する方法の1つは、データを視覚化することです。グラフィカルな表現により、データの構造と特徴間の関係をよりよく理解できます。
たとえば、散布図を作成して、さまざまな種類のアヤメが特徴空間内でどのように分布しているかを確認できます。
以下は、Pythonスクリプトコードです。
# The script shows the scatter plot of the Iris dataset features # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://mql5.com import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # extract sepal length and sepal width (the first two features) sepal_length = X[:, 0] sepal_width = X[:, 1] # create a scatter plot plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(sepal_length, sepal_width, c=y, cmap=plt.cm.Set1, edgecolor='k') plt.xlabel('Sepal Length (cm)') plt.ylabel('Sepal Width (cm)') plt.title('Scatter Plot for Sepal Length and Sepal Width') plt.colorbar(label='Iris Species', ticks=[0, 1, 2]) plt.show() # save the scatter plot to a file (optional) # plt.savefig('scatter_plot_sepal_length_width.png') # Extract petal length and petal width (the third and fourth features) petal_length = X[:, 2] petal_width = X[:, 3] # create a scatter plot plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(petal_length, petal_width, c=y, cmap=plt.cm.Set1, edgecolor='k') plt.xlabel('Petal Length (cm)') plt.ylabel('Petal Width (cm)') plt.title('Scatter Plot for Petal Length and Petal Width') plt.colorbar(label='Iris Species', ticks=[0, 1, 2]) plt.show() # save the scatter plot to a file (optional) # plt.savefig('scatter_plot_petal_length_width.png')
このスクリプトを実行するには、スクリプトをMetaEditorにコピーし（図7を参照）、[コンパイル]をクリックしてください。
図7：MetaEditorでのIRIS.pyスクリプト
その後、プロットが画面に表示されます。
図8：萼片の長さ/萼片の幅のプロットを含むMetaEditorでのIRIS.pyスクリプト
図9：花弁の長さ/花弁の幅のプロットを含むMetaEditorでのIRIS.pyスクリプト
詳しく見てみましょう。
図10：萼片の長さと萼片の幅の散布図
この図では、萼片の長さと萼片の幅に基づいて、さまざまなアヤメの種がどのように分布しているかがわかります。Iris setosaは、他の2種と比較して、萼片が一般的に短く、幅が広いことがわかります。
図11：花弁の長さと花弁の幅の散布図
この図では、花弁の長さと幅に基づいて、さまざまなIrisの種がどのように分布しているかがわかります。Iris setosaの花弁は最も短くて幅が狭く、Iris virginicaの花弁は最も長くて幅が広く、Iris versicolorはその中間であることが分かります。
Irisデータセットは、機械学習モデルの訓練とテストに最適なデータセットです。これを使用して、分類タスクに対する機械学習モデルの有効性を分析します。
2.分類器モデル
分類は機械学習における基本的なタスクの1つであり、その目的は特定の特徴に基づいてデータをさまざまなカテゴリまたはクラスに分類することです。
scikit-learnパッケージの主な機械学習モデルを調べてみましょう。
Scikit-learn分類器のリスト
scikit-learnで利用可能な分類器のリストを表示するには、次のスクリプトを使用できます。
# ScikitLearnClassifiers.py # The script lists all the classification algorithms available in scikit-learn # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://mql5.com # print Python version from platform import python_version print("The Python version is ", python_version()) # print scikit-learn version import sklearn print('The scikit-learn version is {}.'.format(sklearn.__version__)) # print scikit-learn classifiers from sklearn.utils import all_estimators classifiers = all_estimators(type_filter='classifier') for index, (name, ClassifierClass) in enumerate(classifiers, start=1): print(f"Classifier {index}: {name}")
出力：
Python The Python version is 3.10.0
Python The scikit-learn version is 1.2.2.
Python Classifier 1:AdaBoostClassifier
Python Classifier 2:BaggingClassifier
Python Classifier 3:BernoulliNB
Python Classifier 4:CalibratedClassifierCV
Python Classifier 5:CategoricalNB
Python Classifier 6:ClassifierChain
Python Classifier 7:ComplementNB
Python Classifier 8:DecisionTreeClassifier
Python Classifier 9:DummyClassifier
Python Classifier 10:ExtraTreeClassifier
Python Classifier 11:ExtraTreesClassifier
Python Classifier 12:GaussianNB
Python Classifier 13:GaussianProcessClassifier
Python Classifier 14:GradientBoostingClassifier
Python Classifier 15:HistGradientBoostingClassifier
Python Classifier 16:KNeighborsClassifier
Python Classifier 17:LabelPropagation
Python Classifier 18:LabelSpreading
Python Classifier 19:LinearDiscriminantAnalysis
Python Classifier 20:LinearSVC
Python Classifier 21:LogisticRegression
Python Classifier 22:LogisticRegressionCV
Python Classifier 23:MLPClassifier
Python Classifier 24:MultiOutputClassifier
Python Classifier 25:MultinomialNB
Python Classifier 26:NearestCentroid
Python Classifier 27:NuSVC
Python Classifier 28:OneVsOneClassifier
Python Classifier 29:OneVsRestClassifier
Python Classifier 30:OutputCodeClassifier
Python Classifier 31:PassiveAggressiveClassifier
Python Classifier 32:Perceptron
Python Classifier 33:QuadraticDiscriminantAnalysis
Python Classifier 34:RadiusNeighborsClassifier
Python Classifier 35:RandomForestClassifier
Python Classifier 36:RidgeClassifier
Python Classifier 37:RidgeClassifierCV
Python Classifier 38:SGDClassifier
Python Classifier 39:SVC
Python Classifier 40:StackingClassifier
Python Classifier 41:VotingClassifier
Python The scikit-learn version is 1.2.2.
Python Classifier 1:AdaBoostClassifier
Python Classifier 2:BaggingClassifier
Python Classifier 3:BernoulliNB
Python Classifier 4:CalibratedClassifierCV
Python Classifier 5:CategoricalNB
Python Classifier 6:ClassifierChain
Python Classifier 7:ComplementNB
Python Classifier 8:DecisionTreeClassifier
Python Classifier 9:DummyClassifier
Python Classifier 10:ExtraTreeClassifier
Python Classifier 11:ExtraTreesClassifier
Python Classifier 12:GaussianNB
Python Classifier 13:GaussianProcessClassifier
Python Classifier 14:GradientBoostingClassifier
Python Classifier 15:HistGradientBoostingClassifier
Python Classifier 16:KNeighborsClassifier
Python Classifier 17:LabelPropagation
Python Classifier 18:LabelSpreading
Python Classifier 19:LinearDiscriminantAnalysis
Python Classifier 20:LinearSVC
Python Classifier 21:LogisticRegression
Python Classifier 22:LogisticRegressionCV
Python Classifier 23:MLPClassifier
Python Classifier 24:MultiOutputClassifier
Python Classifier 25:MultinomialNB
Python Classifier 26:NearestCentroid
Python Classifier 27:NuSVC
Python Classifier 28:OneVsOneClassifier
Python Classifier 29:OneVsRestClassifier
Python Classifier 30:OutputCodeClassifier
Python Classifier 31:PassiveAggressiveClassifier
Python Classifier 32:Perceptron
Python Classifier 33:QuadraticDiscriminantAnalysis
Python Classifier 34:RadiusNeighborsClassifier
Python Classifier 35:RandomForestClassifier
Python Classifier 36:RidgeClassifier
Python Classifier 37:RidgeClassifierCV
Python Classifier 38:SGDClassifier
Python Classifier 39:SVC
Python Classifier 40:StackingClassifier
Python Classifier 41:VotingClassifier
便宜上、この分類器のリストでは、分類器が異なる色で強調表示されています。黄色で強調表示されているのは基本分類器を必要とするモデルです。他のモデルは独立して使用できます。
今後、緑色のモデルはONNX形式に正常に書き出されているのに対し、赤色のモデルは現在のバージョンのscikit-learn1.2.2で変換中にエラーが発生する点に注目してください。
モデルにおける出力データの異なる表現
モデルによって出力データの表現方法が異なるため、ONNXに変換されたモデルを扱う場合は注意が必要です。
フィッシャーのIris分類タスクの場合、入力テンソルはこれらすべてのモデルに対して同じ形式になります。
以下は、ONNXの入力テンソルに関する情報です。
1.名前：float_input、データ型：tensor(float)、形状：[なし、4]
1.名前：float_input、データ型：tensor(float)、形状：[なし、4]
ONNXモデルの出力テンソルは異なります。
1.後処理を必要としないモデル
- SVC分類器
- LinearSVC分類器
- NuSVC分類器
- RadiusNeighborsClassifier
- RidgeClassifier
- RidgeClassifierCV
以下は、ONNXの出力テンソルに関する情報です。
1.名前：label、データ型：tensor(int64)、形状：[なし]
2.名前：probabilities、データ型：tensor(float)、形状:[なし、3]
1.名前：label、データ型：tensor(int64)、形状：[なし]
2.名前：probabilities、データ型：tensor(float)、形状:[なし、3]
これらのモデルは、後処理を必要とせずに、最初の出力整数テンソル「label」で結果(クラス番号)を明示的に返します。
2.結果に後処理が必要なモデル
- RandomForestClassifier
- GradientBoostingClassifier
- AdaBoostClassifier
- BaggingClassifier
- KNeighborsClassifier
- DecisionTreeClassifier
- LogisticRegression分類器
- LogisticRegressionCV分類器
- PassiveAggressiveClassifier
- Perceptron分類器
- SGD分類器
- GaussianNB分類器
- MultinomialNB分類器
- ComplementNB分類器
- BernoulliNB分類器
- MLPClassifier
- LinearDiscriminantAnalysis分類器
- HistGradientBoostingClassifier
- CategoricalNB分類器
- ExtraTreeClassifier
- ExtraTreesClassifier
以下は、ONNXの出力テンソルに関する情報です。
1.名前：output_label、データ型：tensor(int64)、形状：[なし]
2.名前：output_probability、データ型： seq(map(int64,tensor(float)))、形状：[]
1.名前：output_label、データ型：tensor(int64)、形状：[なし]
2.名前：output_probability、データ型： seq(map(int64,tensor(float)))、形状：[]
これらのモデルは、クラスのリストと各クラスに属する確率を返します。
このような場合に結果を得るには、seq(map(int64,tensor(float))（最も確率の高い要素を見つける）などの後処理が必要です。
したがって、ONNXモデルを使用するときは、これらの側面に注意して考慮することが重要です。異なる結果処理の例は、2.28.2.1のスクリプトに示されています。
iris.mqh
MQL5の完全なIrisデータセットでモデルをテストするには、データの準備が必要です。この目的のために、関数PrepareIrisDataset()が使用されます。
これらの関数をiris.mqhファイルに移動すると便利です。
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris.mqh | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" //+------------------------------------------------------------------+ //| Structure for the IRIS Dataset sample | //+------------------------------------------------------------------+ struct sIRISsample { int sample_id; // sample id (1-150) double features[4]; // SepalLengthCm,SepalWidthCm,PetalLengthCm,PetalWidthCm string class_name; // class ("Iris-setosa","Iris-versicolor","Iris-virginica") int class_id; // class id (0,1,2), calculated by function IRISClassID }; //--- Iris dataset sIRISsample ExtIRISDataset[]; int Exttotal=0; //+------------------------------------------------------------------+ //| Returns class id by class name | //+------------------------------------------------------------------+ int IRISClassID(string class_name) { //--- if(class_name=="Iris-setosa") return(0); else if(class_name=="Iris-versicolor") return(1); else if(class_name=="Iris-virginica") return(2); //--- return(-1); } //+------------------------------------------------------------------+ //| AddSample | //+------------------------------------------------------------------+ bool AddSample(const int Id,const double SepalLengthCm,const double SepalWidthCm,const double PetalLengthCm,const double PetalWidthCm, const string Species) { //--- ExtIRISDataset[Exttotal].sample_id=Id; //--- ExtIRISDataset[Exttotal].features[0]=SepalLengthCm; ExtIRISDataset[Exttotal].features[1]=SepalWidthCm; ExtIRISDataset[Exttotal].features[2]=PetalLengthCm; ExtIRISDataset[Exttotal].features[3]=PetalWidthCm; //--- ExtIRISDataset[Exttotal].class_name=Species; ExtIRISDataset[Exttotal].class_id=IRISClassID(Species); //--- Exttotal++; //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Prepare Iris Dataset | //+------------------------------------------------------------------+ bool PrepareIrisDataset(sIRISsample &iris_samples[]) { ArrayResize(ExtIRISDataset,150); Exttotal=0; //--- AddSample(1,5.1,3.5,1.4,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(2,4.9,3.0,1.4,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(3,4.7,3.2,1.3,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(4,4.6,3.1,1.5,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(5,5.0,3.6,1.4,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(6,5.4,3.9,1.7,0.4,"Iris-setosa"); AddSample(7,4.6,3.4,1.4,0.3,"Iris-setosa"); AddSample(8,5.0,3.4,1.5,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(9,4.4,2.9,1.4,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(10,4.9,3.1,1.5,0.1,"Iris-setosa"); AddSample(11,5.4,3.7,1.5,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(12,4.8,3.4,1.6,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(13,4.8,3.0,1.4,0.1,"Iris-setosa"); AddSample(14,4.3,3.0,1.1,0.1,"Iris-setosa"); AddSample(15,5.8,4.0,1.2,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(16,5.7,4.4,1.5,0.4,"Iris-setosa"); AddSample(17,5.4,3.9,1.3,0.4,"Iris-setosa"); AddSample(18,5.1,3.5,1.4,0.3,"Iris-setosa"); AddSample(19,5.7,3.8,1.7,0.3,"Iris-setosa"); AddSample(20,5.1,3.8,1.5,0.3,"Iris-setosa"); AddSample(21,5.4,3.4,1.7,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(22,5.1,3.7,1.5,0.4,"Iris-setosa"); AddSample(23,4.6,3.6,1.0,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(24,5.1,3.3,1.7,0.5,"Iris-setosa"); AddSample(25,4.8,3.4,1.9,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(26,5.0,3.0,1.6,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(27,5.0,3.4,1.6,0.4,"Iris-setosa"); AddSample(28,5.2,3.5,1.5,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(29,5.2,3.4,1.4,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(30,4.7,3.2,1.6,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(31,4.8,3.1,1.6,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(32,5.4,3.4,1.5,0.4,"Iris-setosa"); AddSample(33,5.2,4.1,1.5,0.1,"Iris-setosa"); AddSample(34,5.5,4.2,1.4,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(35,4.9,3.1,1.5,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(36,5.0,3.2,1.2,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(37,5.5,3.5,1.3,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(38,4.9,3.6,1.4,0.1,"Iris-setosa"); AddSample(39,4.4,3.0,1.3,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(40,5.1,3.4,1.5,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(41,5.0,3.5,1.3,0.3,"Iris-setosa"); AddSample(42,4.5,2.3,1.3,0.3,"Iris-setosa"); AddSample(43,4.4,3.2,1.3,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(44,5.0,3.5,1.6,0.6,"Iris-setosa"); AddSample(45,5.1,3.8,1.9,0.4,"Iris-setosa"); AddSample(46,4.8,3.0,1.4,0.3,"Iris-setosa"); AddSample(47,5.1,3.8,1.6,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(48,4.6,3.2,1.4,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(49,5.3,3.7,1.5,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(50,5.0,3.3,1.4,0.2,"Iris-setosa"); AddSample(51,7.0,3.2,4.7,1.4,"Iris-versicolor"); AddSample(52,6.4,3.2,4.5,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(53,6.9,3.1,4.9,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(54,5.5,2.3,4.0,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(55,6.5,2.8,4.6,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(56,5.7,2.8,4.5,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(57,6.3,3.3,4.7,1.6,"Iris-versicolor"); AddSample(58,4.9,2.4,3.3,1.0,"Iris-versicolor"); AddSample(59,6.6,2.9,4.6,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(60,5.2,2.7,3.9,1.4,"Iris-versicolor"); AddSample(61,5.0,2.0,3.5,1.0,"Iris-versicolor"); AddSample(62,5.9,3.0,4.2,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(63,6.0,2.2,4.0,1.0,"Iris-versicolor"); AddSample(64,6.1,2.9,4.7,1.4,"Iris-versicolor"); AddSample(65,5.6,2.9,3.6,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(66,6.7,3.1,4.4,1.4,"Iris-versicolor"); AddSample(67,5.6,3.0,4.5,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(68,5.8,2.7,4.1,1.0,"Iris-versicolor"); AddSample(69,6.2,2.2,4.5,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(70,5.6,2.5,3.9,1.1,"Iris-versicolor"); AddSample(71,5.9,3.2,4.8,1.8,"Iris-versicolor"); AddSample(72,6.1,2.8,4.0,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(73,6.3,2.5,4.9,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(74,6.1,2.8,4.7,1.2,"Iris-versicolor"); AddSample(75,6.4,2.9,4.3,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(76,6.6,3.0,4.4,1.4,"Iris-versicolor"); AddSample(77,6.8,2.8,4.8,1.4,"Iris-versicolor"); AddSample(78,6.7,3.0,5.0,1.7,"Iris-versicolor"); AddSample(79,6.0,2.9,4.5,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(80,5.7,2.6,3.5,1.0,"Iris-versicolor"); AddSample(81,5.5,2.4,3.8,1.1,"Iris-versicolor"); AddSample(82,5.5,2.4,3.7,1.0,"Iris-versicolor"); AddSample(83,5.8,2.7,3.9,1.2,"Iris-versicolor"); AddSample(84,6.0,2.7,5.1,1.6,"Iris-versicolor"); AddSample(85,5.4,3.0,4.5,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(86,6.0,3.4,4.5,1.6,"Iris-versicolor"); AddSample(87,6.7,3.1,4.7,1.5,"Iris-versicolor"); AddSample(88,6.3,2.3,4.4,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(89,5.6,3.0,4.1,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(90,5.5,2.5,4.0,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(91,5.5,2.6,4.4,1.2,"Iris-versicolor"); AddSample(92,6.1,3.0,4.6,1.4,"Iris-versicolor"); AddSample(93,5.8,2.6,4.0,1.2,"Iris-versicolor"); AddSample(94,5.0,2.3,3.3,1.0,"Iris-versicolor"); AddSample(95,5.6,2.7,4.2,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(96,5.7,3.0,4.2,1.2,"Iris-versicolor"); AddSample(97,5.7,2.9,4.2,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(98,6.2,2.9,4.3,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(99,5.1,2.5,3.0,1.1,"Iris-versicolor"); AddSample(100,5.7,2.8,4.1,1.3,"Iris-versicolor"); AddSample(101,6.3,3.3,6.0,2.5,"Iris-virginica"); AddSample(102,5.8,2.7,5.1,1.9,"Iris-virginica"); AddSample(103,7.1,3.0,5.9,2.1,"Iris-virginica"); AddSample(104,6.3,2.9,5.6,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(105,6.5,3.0,5.8,2.2,"Iris-virginica"); AddSample(106,7.6,3.0,6.6,2.1,"Iris-virginica"); AddSample(107,4.9,2.5,4.5,1.7,"Iris-virginica"); AddSample(108,7.3,2.9,6.3,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(109,6.7,2.5,5.8,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(110,7.2,3.6,6.1,2.5,"Iris-virginica"); AddSample(111,6.5,3.2,5.1,2.0,"Iris-virginica"); AddSample(112,6.4,2.7,5.3,1.9,"Iris-virginica"); AddSample(113,6.8,3.0,5.5,2.1,"Iris-virginica"); AddSample(114,5.7,2.5,5.0,2.0,"Iris-virginica"); AddSample(115,5.8,2.8,5.1,2.4,"Iris-virginica"); AddSample(116,6.4,3.2,5.3,2.3,"Iris-virginica"); AddSample(117,6.5,3.0,5.5,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(118,7.7,3.8,6.7,2.2,"Iris-virginica"); AddSample(119,7.7,2.6,6.9,2.3,"Iris-virginica"); AddSample(120,6.0,2.2,5.0,1.5,"Iris-virginica"); AddSample(121,6.9,3.2,5.7,2.3,"Iris-virginica"); AddSample(122,5.6,2.8,4.9,2.0,"Iris-virginica"); AddSample(123,7.7,2.8,6.7,2.0,"Iris-virginica"); AddSample(124,6.3,2.7,4.9,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(125,6.7,3.3,5.7,2.1,"Iris-virginica"); AddSample(126,7.2,3.2,6.0,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(127,6.2,2.8,4.8,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(128,6.1,3.0,4.9,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(129,6.4,2.8,5.6,2.1,"Iris-virginica"); AddSample(130,7.2,3.0,5.8,1.6,"Iris-virginica"); AddSample(131,7.4,2.8,6.1,1.9,"Iris-virginica"); AddSample(132,7.9,3.8,6.4,2.0,"Iris-virginica"); AddSample(133,6.4,2.8,5.6,2.2,"Iris-virginica"); AddSample(134,6.3,2.8,5.1,1.5,"Iris-virginica"); AddSample(135,6.1,2.6,5.6,1.4,"Iris-virginica"); AddSample(136,7.7,3.0,6.1,2.3,"Iris-virginica"); AddSample(137,6.3,3.4,5.6,2.4,"Iris-virginica"); AddSample(138,6.4,3.1,5.5,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(139,6.0,3.0,4.8,1.8,"Iris-virginica"); AddSample(140,6.9,3.1,5.4,2.1,"Iris-virginica"); AddSample(141,6.7,3.1,5.6,2.4,"Iris-virginica"); AddSample(142,6.9,3.1,5.1,2.3,"Iris-virginica"); AddSample(143,5.8,2.7,5.1,1.9,"Iris-virginica"); AddSample(144,6.8,3.2,5.9,2.3,"Iris-virginica"); AddSample(145,6.7,3.3,5.7,2.5,"Iris-virginica"); AddSample(146,6.7,3.0,5.2,2.3,"Iris-virginica"); AddSample(147,6.3,2.5,5.0,1.9,"Iris-virginica"); AddSample(148,6.5,3.0,5.2,2.0,"Iris-virginica"); AddSample(149,6.2,3.4,5.4,2.3,"Iris-virginica"); AddSample(150,5.9,3.0,5.1,1.8,"Iris-virginica"); //--- ArrayResize(iris_samples,150); for(int i=0; i<Exttotal; i++) { iris_samples[i]=ExtIRISDataset[i]; } //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+
分類方法に関する注意：SVC、LinearSVC、NuSVC
3つの一般的な分類方法を比較してみましょう。SVC（サポートベクトル分類）、LinearSVC（線形サポートベクトル分類）、およびNuSVC（Nuサポートベクトル分類）です。
動作原理
SVC（サポートベクトル分類）
動作原理：SVCは、クラス間のマージンを最大化することに基づいた分類方法です。クラスを最大限に分離し、サポートベクトル（超平面に最も近い点）をサポートする最適な分離超平面を探します。
カーネル関数：SVCは、線形、放射基底関数(RBF)、多項式などのさまざまなカーネル関数を使用できます。カーネル関数は、最適な超平面を見つけるためにデータをどのように変換するかを決定します。
LinearSVC（線形サポートベクトル分類）
動作原理：LinearSVCは、線形分類に特化したSVCのバリエーションです。カーネル関数を使用せずに最適な線形分離超平面を探します。これにより、大量のデータを処理する際の処理速度と効率が向上します。
NuSVC（Nuサポートベクトル分類）
動作原理：NuSVCもサポートベクトルメソッドに基づいていますが、モデルの複雑さとサポートベクトルの割合を制御するパラメータNu (nu)が導入されています。Nu値は0から1の範囲にあり、サポートベクトルとエラーに使用できるデータの量を決定します。
長所
SVC
強力なアルゴリズム：SVCはカーネル関数を使用することで、複雑な分類タスクを処理し、非線形データを処理できます。
外れ値に対する頑健性：SVCは、サポートベクトルを使用して分離超平面を構築するため、データの外れ値に対して堅牢です。
リニアSVC
高効率：LinearSVCは、大規模なデータセットを処理する場合、特にデータが大きく、線形分離がタスクに適している場合に、より高速かつ効率的です。
線形分類：問題が十分に線形に分離可能な場合、LinearSVCは複雑なカーネル関数を必要とせずに良好な結果をもたらすことができます。
NuSVC
モデルの複雑さの制御：NuSVCのNuパラメータを使用すると、モデルの複雑さと、データの適合と一般化の間のトレードオフを制御できます。
外れ値に対する頑健性：SVCと同様に、NuSVCは外れ値に対して堅牢であるため、ノイズの多いデータを扱うタスクに役立ちます。
制約
SVC
計算の複雑さSVCは、大規模なデータセットや複雑なカーネル関数を使用する場合に遅くなる可能性があります。
カーネル感度：適切なカーネル関数を選択することは困難な作業であり、モデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。
LinearSVC
直線性制約：LinearSVCは線形データ分離によって制約され、特徴とターゲット変数の間に非線形依存関係がある場合にはパフォーマンスが低下する可能性があります。
NuSVC
Nuパラメータチューニング：Nuパラメータを調整するには、最適な結果を得るために時間と実験が必要になる場合があります。
タスクの特性とデータ量に応じて、これらの各方法が最適な選択肢となる場合があります。実験を実施し、特定の分類タスクの要件に最適な方法を選択することが重要です。
3つの一般的な分類方法を比較してみましょう。SVC（サポートベクトル分類）、LinearSVC（線形サポートベクトル分類）、およびNuSVC（Nuサポートベクトル分類）です。
動作原理
SVC（サポートベクトル分類）
動作原理：SVCは、クラス間のマージンを最大化することに基づいた分類方法です。クラスを最大限に分離し、サポートベクトル（超平面に最も近い点）をサポートする最適な分離超平面を探します。
カーネル関数：SVCは、線形、放射基底関数(RBF)、多項式などのさまざまなカーネル関数を使用できます。カーネル関数は、最適な超平面を見つけるためにデータをどのように変換するかを決定します。
LinearSVC（線形サポートベクトル分類）
動作原理：LinearSVCは、線形分類に特化したSVCのバリエーションです。カーネル関数を使用せずに最適な線形分離超平面を探します。これにより、大量のデータを処理する際の処理速度と効率が向上します。
NuSVC（Nuサポートベクトル分類）
動作原理：NuSVCもサポートベクトルメソッドに基づいていますが、モデルの複雑さとサポートベクトルの割合を制御するパラメータNu (nu)が導入されています。Nu値は0から1の範囲にあり、サポートベクトルとエラーに使用できるデータの量を決定します。
長所
SVC
強力なアルゴリズム：SVCはカーネル関数を使用することで、複雑な分類タスクを処理し、非線形データを処理できます。
外れ値に対する頑健性：SVCは、サポートベクトルを使用して分離超平面を構築するため、データの外れ値に対して堅牢です。
リニアSVC
高効率：LinearSVCは、大規模なデータセットを処理する場合、特にデータが大きく、線形分離がタスクに適している場合に、より高速かつ効率的です。
線形分類：問題が十分に線形に分離可能な場合、LinearSVCは複雑なカーネル関数を必要とせずに良好な結果をもたらすことができます。
NuSVC
モデルの複雑さの制御：NuSVCのNuパラメータを使用すると、モデルの複雑さと、データの適合と一般化の間のトレードオフを制御できます。
外れ値に対する頑健性：SVCと同様に、NuSVCは外れ値に対して堅牢であるため、ノイズの多いデータを扱うタスクに役立ちます。
制約
SVC
計算の複雑さSVCは、大規模なデータセットや複雑なカーネル関数を使用する場合に遅くなる可能性があります。
カーネル感度：適切なカーネル関数を選択することは困難な作業であり、モデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。
LinearSVC
直線性制約：LinearSVCは線形データ分離によって制約され、特徴とターゲット変数の間に非線形依存関係がある場合にはパフォーマンスが低下する可能性があります。
NuSVC
Nuパラメータチューニング：Nuパラメータを調整するには、最適な結果を得るために時間と実験が必要になる場合があります。
タスクの特性とデータ量に応じて、これらの各方法が最適な選択肢となる場合があります。実験を実施し、特定の分類タスクの要件に最適な方法を選択することが重要です。
2.1.SVC分類器
サポートベクトル分類(SVC)分類方法は、分類タスクを解決するために広く使用されている強力な機械学習アルゴリズムです。
動作原理
- 最適分離超平面
動作原理：SVCの背後にある主な考え方は、特徴空間内で最適な分離超平面を見つけることです。この超平面は、異なるクラスのオブジェクト間の分離を最大化し、超平面に最も近いデータポイントであるサポートベクトルをサポートする必要があります。
マージンの最大化：SVCは、クラス間のマージン、つまりサポートベクトルから超平面までの距離を最大化することを目的としています。これにより、この方法は外れ値に対して堅牢になり、新しいデータに適切に一般化できるようになります。 - カーネル関数の活用
カーネル関数：SVCは、線形、放射基底関数(RBF)、多項式などのさまざまなカーネル関数を使用できます。カーネル関数を使用すると、元のデータ空間に線形分離性がない場合でも、タスクが線形になる高次元空間にデータを投影できます。
カーネルの選択：適切なカーネル関数を選択すると、SVCモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。線形超平面は常に最適な解であるとは限りません。
長所
- 強力なアルゴリズム：複雑なタスクの処理：SVCは、特徴とターゲット変数の間に非線形依存関係があるタスクを含む、複雑な分類タスクを解決できます。
- 外れ値に対する頑健性：サポートベクトルを使用すると、データの外れ値に対しても堅牢な方法になります。データセット全体ではなく、サポートベクトルに依存します。
- カーネルの柔軟性：データへの適応性：さまざまなカーネル関数を使用できることにより、SVCは特定のデータに適応し、非線形関係を発見できます。
- 優れた一般化：新しいデータへの一般化：SVCモデルは新しいデータにうまく一般化できるため、予測タスクに役立ちます。
制約
- 計算の複雑さ：訓練の時間SVCは、特に大量のデータや複雑なカーネル関数を扱う場合には、訓練に時間がかかることがあります。
- カーネルの選択：適切なカーネル関数の選択 - 正しいカーネル関数を選択するには実験が必要になる場合があり、データの特性によって異なります。
- 特徴スケーリングに対する感度：データの正規化 - SVCは特徴のスケーリングに敏感なので、訓練の前にデータを正規化または標準化することをお勧めします。
- モデルの解釈可能性：解釈の複雑さ - SVCモデルは、非線形カーネルと多数のサポートベクトルの使用により、解釈が複雑になる場合があります。
特定のタスクとデータ量に応じて、SVCメソッドは分類タスクを解決するための強力なツールになります。ただし、最適な結果を得るには、その制限を考慮し、パラメータを調整することが重要です。
2.1.1.SVC分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでSVC分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_SVCClassifier.py # The code demonstrates the process of training SVC model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create an SVC Classifier model with a linear kernel svc_model = SVC(kernel='linear', C=1.0) # train the model on the entire dataset svc_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = svc_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of SVC Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(svc_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path +"svc_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of SVC Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
「コンパイル」ボタンを使用してMetaEditorでスクリプトを実行した後、実行結果をジャーナルタブで表示できます。
図12 MetaEditorでのIris_SVMClassifier.pyスクリプトの結果
Iris_SVCClassifier.pyスクリプトの出力：
Python Accuracy of SVC Classifier model:0.9933333333333333
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 0.98 0.99 50
Python 2 0.98 1.00 0.99 50
Python
Python accuracy 0.99 150
Python macro avg 0.99 0.99 0.99 150
Python weighted avg 0.99 0.99 0.99 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\svc_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of SVC Classifier model in ONNX format:0.9933333333333333
ここでは、ONNXモデルが保存されたパス、ONNXモデルの入力および出力パラメータの種類、およびIrisデータセットの記述の精度に関する情報を確認できます。
SVM分類器を使用してデータセットを記述する精度は99%であり、ONNX形式に書き出されたモデルは同じレベルの精度を示します。
ここで、構築したモデルを150個のデータサンプルごとに実行して、MQL5でこれらの結果を検証します。さらに、スクリプトにはバッチデータ処理の例が含まれています。
2.1.2.SVC分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_SVCClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "svc_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- ulong input_shape[]= { batch_size, input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- int output1[]; float output2[][3]; //--- ArrayResize(output1,(int)batch_size); ArrayResize(output2,(int)batch_size); //--- ulong output_shape[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape); //--- ulong output_shape2[]= {batch_size,3}; OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- bool res=OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,input_data,output1,output2); //--- classes are ready in output1[k]; if(res) { for(int k=0; k<(int)batch_size; k++) model_classes_id[k]=output1[k]; } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="SVCClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
スクリプトの実行結果は、MetaTrader 5ターミナルの「EA」タブに表示されます。
Iris_SVCClassifier (EURUSD,H1) model:SVCClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_SVCClassifier (EURUSD,H1) model:SVCClassifier correct results: 99.33% Iris_SVCClassifier (EURUSD,H1) model=SVCClassifier all samples accuracy=0.993333 Iris_SVCClassifier (EURUSD,H1) model=SVCClassifier batch test accuracy=1.000000
SVCモデルは150個のサンプルのうち149個を正しく分類しました。これは優れた結果です。モデルは、Irisデータセットで1つの分類エラーのみを犯し、サンプル#84に対してクラス1(virginica)ではなくクラス2(versicolor)を予測しました。
完全なIrisデータセットで書き出されたONNXモデルの精度は99.33%であり、元のモデルの精度と一致していることは注目に値します。
2.1.3.SVC分類器モデルのONNX表現
構築されたONNXモデルはMetaEditorで表示できます。
図13。MetaEditorのONNXモデルsvc_iris.onnx
モデルのアーキテクチャに関する詳細な情報については、Netronを使用できます。これを行うには、MetaEditorのモデルの説明にある「Netronで開く」ボタンをクリックします。
図14：NetronのONNXモデルsvc_iris.onnx
図15：NetronのONNXモデルsvc_iris.onnx(SVMClassifierONNX演算子パラメータ)
2.2.リニアSVC分類器
LinearSVC(LinearSupportVectorClassification)は、バイナリおよびマルチクラス分類タスクに使用される強力な機械学習アルゴリズムです。これは、データを最も適切に分離する超平面を見つけるという考えに基づいています。
LinearSVCの原理
- 最適な超平面を見つけるLinearSVCの主な考え方は、2つのデータクラスを最大限に分離する最適な超平面を見つけることです。超平面は線形方程式によって定義される多次元平面です。
- マージンの最小化LinearSVCは、マージン(データポイントと超平面間の距離)を最小化することを目的としています。マージンが大きいほど、超平面はクラスをより効果的に分離します。
- 線形分離不可能なデータの処理LinearSVCは、データを線形に分離できる高次元空間に投影するカーネル関数(カーネルトリック)を使用することで、元の特徴空間では線形に分離できないデータでも処理できます。
LinearSVCの利点
- 良い一般化:LinearSVCは優れた一般化能力を備えており、新しい未知のデータに対しても優れたパフォーマンスを発揮します。
- 効率：LinearSVCは大規模なデータセットでも迅速に動作し、比較的少ない計算リソースしか必要としません。
- 線形分離不可能なデータの処理カーネル関数を使用すると、LinearSVCは線形に分離できないデータによる分類タスクに対処できます。
- スケーラビリティLinearSVCは、多数の機能と大量のデータを持つタスクで効率的に使用できます。
LinearSVCの制限
- 線形分離超平面のみLinearSVCは線形分離超平面のみを構築しますが、これは非線形依存関係を持つ複雑な分類タスクには不十分な場合があります。
- パラメータ選択：適切なパラメータ（例：正規化パラメータ）を選択するには、専門知識や相互検証が必要になる場合があります。
- 外れ値に対する感度：LinearSVCはデータ内の外れ値の影響を受けやすく、分類の品質に影響を与える可能性があります。
- モデルの解釈可能性：LinearSVCを使用して作成されたモデルは、他の方法と比較して解釈が難しい場合があります。
LinearSVCは、一般化、効率性、線形に分離できないデータの処理に優れた強力な分類アルゴリズムです。これは、特にデータを線形超平面で分離できる場合に、さまざまな分類タスクに応用できます。ただし、非線形依存関係のモデリングを必要とする複雑なタスクの場合、LinearSVCはあまり適していない可能性があります。このような場合には、より複雑な決定境界を持つ代替方法を検討する必要があります。
2.2.1.LinearSVC分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでLinearSVC分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_LinearSVC.py # The code demonstrates the process of training LinearSVC model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a LinearSVC model linear_svc_model = LinearSVC(C=1.0, max_iter=10000) # train the model on the entire dataset linear_svc_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = linear_svc_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of LinearSVC model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(linear_svc_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "linear_svc_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of LinearSVC model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of LinearSVC model:0.9666666666666667
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.96 0.94 0.95 50
Python 2 0.94 0.96 0.95 50
Python
Python accuracy 0.97 150
Python macro avg 0.97 0.97 0.97 150
Python weighted avg 0.97 0.97 0.97 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\linear_svc_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of LinearSVC model in ONNX format:0.9666666666666667
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.96 0.94 0.95 50
Python 2 0.94 0.96 0.95 50
Python
Python accuracy 0.97 150
Python macro avg 0.97 0.97 0.97 150
Python weighted avg 0.97 0.97 0.97 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\linear_svc_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of LinearSVC model in ONNX format:0.9666666666666667
2.2.2.LinearSVC分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_LinearSVC.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "linear_svc_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- ulong input_shape[]= { batch_size, input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- int output1[]; float output2[][3]; //--- ArrayResize(output1,(int)batch_size); ArrayResize(output2,(int)batch_size); //--- ulong output_shape[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape); //--- ulong output_shape2[]= {batch_size,3}; OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- bool res=OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,input_data,output1,output2); //--- classes are ready in output1[k]; if(res) { for(int k=0; k<(int)batch_size; k++) model_classes_id[k]=output1[k]; } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="LinearSVC"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_LinearSVC (EURUSD,H1) model:LinearSVC sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_LinearSVC (EURUSD,H1) model:LinearSVC sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_LinearSVC (EURUSD,H1) model:LinearSVC sample=85 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.40,3.00,4.50,1.50] Iris_LinearSVC (EURUSD,H1) model:LinearSVC sample=130 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.00,5.80,1.60] Iris_LinearSVC (EURUSD,H1) model:LinearSVC sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_LinearSVC (EURUSD,H1) model:LinearSVC correct results: 96.67% Iris_LinearSVC (EURUSD,H1) model=LinearSVC all samples accuracy=0.966667 Iris_LinearSVC (EURUSD,H1) model=LinearSVC batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は96.67%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.2.3.LinearSVC分類器モデルのONNX表現
図16：NetronにおけるLinearSVC分類器モデルのONNX表現
2.3.NuSVC分類器
Nuサポートベクトル分類(NuSVC)メソッドは、サポートベクトルマシン(SVM)アプローチに基づく強力な機械学習アルゴリズムです。
NuSVCの原則
- サポートベクトルマシン(SVM)NuSVCは、バイナリおよびマルチクラス分類タスクに使用されるSVMのバリエーションです。SVMの基本原理は、最大マージンを維持しながらクラスを最大限に分離する最適な分離超平面を見つけることです。
- Nuパラメータ：NuSVCの重要なパラメータはNuパラメータ(nu)です。これはモデルの複雑さを制御し、サポートベクトルとエラーとして使用できるサンプルの割合を定義します。Nuの値の範囲は0～1で、0.5はサンプルのおよそ半分がサポートベクトルとエラーとして使用されることを意味します。
- パラメータ調整：Nuパラメータやその他のハイパーパラメータの最適値を決定するには、クロス検証と訓練データ上の最適値の検索が必要になる場合があります。
- カーネル関数：NuSVCは、線形、ラジアル基底関数(RBF)、多項式などのさまざまなカーネル関数を使用できます。カーネル関数は、分離超平面を見つけるために特徴空間をどのように変換するかを決定します。
NuSVCの利点
- 高次元空間における効率性：NuSVCは高次元空間で効率的に動作できるため、多数の機能を持つタスクに適しています。
- 外れ値に対する頑健性：SVM、特にNuSVCは、サポートベクトルの使用により、データ内の外れ値に対して堅牢です。
- モデルの複雑さの制御Nuパラメータを使用すると、モデルの複雑さを制御し、データの適合と一般化のバランスをとることができます。
- 良い一般化:特に、SVMとNuSVCは優れた一般化を示し、これまでに見たことのない新しいデータに対して優れたパフォーマンスを発揮します。
NuSVCの制限
- 大量のデータによる非効率性:NuSVCは、計算の複雑さにより、大量のデータで訓練する場合、効率が悪くなる可能性があります。
- 必要なパラメータ調整:Nuパラメータとカーネル関数の調整には、時間と計算リソースが必要になる場合があります。
- カーネル関数の線形性:NuSVCの有効性はカーネル関数の選択に大きく依存する可能性があり、一部のタスクでは異なる関数の実験が必要になる場合があります。
- モデルの解釈可能性:SVMとNuSVCは優れた結果をもたらしますが、特に非線形カーネルが使用されている場合、モデルの解釈が複雑になる可能性があります。
Nu-SupportVectorClassification(NuSVC)は、外れ値に対する堅牢性や優れた一般化など、いくつかの利点を備えたSVMに基づく強力な分類方法です。ただし、その有効性はパラメータとカーネル関数の選択に依存し、大量のデータに対しては非効率的になる可能性があります。パラメータを慎重に選択し、特定の分類タスクに合わせて方法を適応させることが重要です。
2.3.1.NuSVC分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでNuSVC分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_NuSVC.py # The code demonstrates the process of training NuSVC model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.svm import NuSVC from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a NuSVC model nusvc_model = NuSVC(nu=0.5, kernel='linear') # train the model on the entire dataset nusvc_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = nusvc_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of NuSVC model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(nusvc_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "nusvc_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of NuSVC model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of NuSVC model:0.9733333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.96 0.96 0.96 50
Python 2 0.96 0.96 0.96 50
Python
Python accuracy 0.97 150
Python macro avg 0.97 0.97 0.97 150
Python weighted avg 0.97 0.97 0.97 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\nusvc_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of NuSVC model in ONNX format:0.9733333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.96 0.96 0.96 50
Python 2 0.96 0.96 0.96 50
Python
Python accuracy 0.97 150
Python macro avg 0.97 0.97 0.97 150
Python weighted avg 0.97 0.97 0.97 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\nusvc_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of NuSVC model in ONNX format:0.9733333333333334
2.3.2.NuSVC分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_NuSVC.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "nusvc_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- ulong input_shape[]= { batch_size, input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- int output1[]; float output2[][3]; //--- ArrayResize(output1,(int)batch_size); ArrayResize(output2,(int)batch_size); //--- ulong output_shape[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape); //--- ulong output_shape2[]= {batch_size,3}; OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- bool res=OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,input_data,output1,output2); //--- classes are ready in output1[k]; if(res) { for(int k=0; k<(int)batch_size; k++) model_classes_id[k]=output1[k]; } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="NuSVC"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_NuSVC (EURUSD,H1) model:NuSVC sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_NuSVC (EURUSD,H1) model:NuSVC sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_NuSVC (EURUSD,H1) model:NuSVC sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_NuSVC (EURUSD,H1) model:NuSVC sample=139 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,3.00,4.80,1.80] Iris_NuSVC (EURUSD,H1) model:NuSVC correct results: 97.33% Iris_NuSVC (EURUSD,H1) model=NuSVC all samples accuracy=0.973333 Iris_NuSVC (EURUSD,H1) model=NuSVC batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセットに対する書き出されたONNXモデルの精度は97.33%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.3.3.NuSVC分類器モデルのONNX表現
図17：NetronにおけるNuSVC分類器モデルのONNX表現
2.4.RadiusNeighborsClassifier
RadiusNeighborsClassifierは、オブジェクト間の近接性の原理に基づいて分類タスクに使用される機械学習手法です。固定数の近傍点(K)が選択される従来のKNeighborsClassifierとは異なり、RadiusNeighborsClassifierでは、指定された半径内の近傍点までの距離に基づいてオブジェクトが分類されます。RadiusNeighborsClassifierの原理
- 半径の決定:RadiusNeighborsClassifierの主なパラメータは半径です。半径は、オブジェクトとその近隣オブジェクト間の最大距離を定義し、近隣クラスに近いと見なされます。
- 最も近い隣人を見つける:訓練データセット内の他のすべてのオブジェクトまでの距離が、オブジェクトごとに計算されます。指定された半径内に位置するオブジェクトは、オブジェクトの隣接オブジェクトとみなされます。
- 投票：RadiusNeighborsClassifierは、近傍オブジェクト間の多数決を使用してオブジェクトのクラスを決定します。たとえば、近傍オブジェクトの大多数がクラスAに属している場合、オブジェクトもクラスAとして分類されます。
- データ密度への適応性:RadiusNeighborsClassifierは、異なる特徴空間領域のデータ密度が変化する可能性があるタスクに適しています。
- さまざまなクラス形状で作業する機能:この方法は、クラスが複雑で非線形の形状を持つタスクでうまく機能します。
- 外れ値のあるデータに適しています:RadiusNeighborsClassifierは、指定された半径を超える近傍を無視するため、K-NNよりも外れ値に対して堅牢です。
- 半径の選択に対する感度:最適な半径値を選択することは簡単な作業ではなく、調整が必要です。
- 大規模なデータセットでの非効率性:大規模なデータセットの場合、すべてのオブジェクトまでの距離を計算すると、計算コストが高くなる可能性があります。
- データ密度への依存:この方法は、特徴空間内のデータの密度が均一でない場合、効率が低下する可能性があります。
RadiusNeighborsClassifierは、オブジェクトの近接性が重要であり、クラスの形状が複雑になる可能性がある状況で役立つ機械学習手法です。画像解析、自然言語処理など、さまざまな分野に応用できます。
2.4.1.RadiusNeighborsClassifierモデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでRadiusNeighborsClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式で書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_RadiusNeighborsClassifier.py # The code demonstrates the process of training an Radius Neughbors model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023 MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import RadiusNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Radius Neighbors Classifier model radius_model = RadiusNeighborsClassifier(radius=1.0) # train the model on the entire dataset radius_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = radius_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Radius Neighbors Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(radius_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "radius_neighbors_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Radius Neighbors Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
スクリプトIris_RadiusNeighbors.pyの結果:
Python Accuracy of Radius Neighbors Classifier model:0.9733333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.94 0.98 0.96 50
Python 2 0.98 0.94 0.96 50
Python
Python accuracy 0.97 150
Python macro avg 0.97 0.97 0.97 150
Python weighted avg 0.97 0.97 0.97 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\radius_neighbors_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of RadiusNeighborsClassifier model in ONNX format:0.9733333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.94 0.98 0.96 50
Python 2 0.98 0.94 0.96 50
Python
Python accuracy 0.97 150
Python macro avg 0.97 0.97 0.97 150
Python weighted avg 0.97 0.97 0.97 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\radius_neighbors_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of RadiusNeighborsClassifier model in ONNX format:0.9733333333333334
元のモデルの精度とONNX形式で書き出されたモデルの精度は同じです。
2.4.2.RadiusNeighborsClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_RadiusNeighborsClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "radius_neighbors_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- ulong input_shape[]= { batch_size, input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- int output1[]; float output2[][3]; //--- ArrayResize(output1,(int)batch_size); ArrayResize(output2,(int)batch_size); //--- ulong output_shape[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape); //--- ulong output_shape2[]= {batch_size,3}; OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- bool res=OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,input_data,output1,output2); //--- classes are ready in output1[k]; if(res) { for(int k=0; k<(int)batch_size; k++) model_classes_id[k]=output1[k]; } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="RadiusNeighborsClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_RadiusNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:RadiusNeighborsClassifier sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_RadiusNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:RadiusNeighborsClassifier sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_RadiusNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:RadiusNeighborsClassifier sample=127 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.20,2.80,4.80,1.80] Iris_RadiusNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:RadiusNeighborsClassifier sample=139 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,3.00,4.80,1.80] Iris_RadiusNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:RadiusNeighborsClassifier correct results: 97.33% Iris_RadiusNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model=RadiusNeighborsClassifier all samples accuracy=0.973333 Iris_RadiusNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model=RadiusNeighborsClassifier batch test accuracy=1.000000
RadiusNeighborsClassifierモデルは、4つの分類エラー(サンプル78、107、127、および139)で97.33%の精度を示しました。
完全なIrisデータセットに対する書き出されたONNXモデルの精度は97.33%で、元のモデルの精度と一致します。
2.4.3.RadiusNeighborsClassifierモデルのONNX表現
図18：NetronにおけるRadiusNeighborsClassifierのONNX表現
RidgeClassifierおよびRidgeClassifierCVメソッドに関する注意
RidgeClassifierとRidgeClassifierCVはリッジ回帰に基づく2つの分類方法ですが、パラメータの調整方法とハイパーパラメータの自動選択方法が異なります。
リッジ分類器:
- RidgeClassifierは、リッジ回帰に基づく分類方法で、バイナリおよびマルチクラス分類タスクに使用されます。
- マルチクラス分類の場合、RidgeClassifierはタスクを複数のバイナリタスク(1つとすべて)に変換し、それぞれにモデルを構築します。
- 正規化パラメータalphaはユーザーが手動で調整する必要があります。つまり、実験や検証データの分析を通じて最適なalpha値を選択する必要があります。
リッジ分類器CV:
- RidgeClassifierCVは、クロス検証と最適な正規化パラメータalphaの自動選択の組み込みサポートを提供するRidgeClassifierの拡張機能です。
- アルファを手動で設定する代わりに、RidgeClassifierCVにアルファ値のリストを提供して調査し、クロス検証方法を指定できます(たとえば、cvパラメータを介して)。
- RidgeClassifierCVは、クロス検証中に最適なアルファ値を自動的に選択します。
したがって、それらの主な違いは、正規化パラメータalphaの最適値を選択する際の自動化のレベルにあります。RidgeClassifierではアルファを手動で調整する必要がありますが、RidgeClassifierCVではクロス検証を使用して最適なアルファ値を自動的に選択できます。これらを選択するかどうかは、ニーズとモデル調整プロセスの自動化の希望に応じて異なります。
2.5.RidgeClassifier
RidgeClassifierは、モデルにL2正則化(リッジ回帰)を組み込んだロジスティック回帰のバリエーションです。L2正則化は、モデルの大きな係数にペナルティを追加し、過剰適合を減らし、モデルの一般化能力を向上させるのに役立ちます。
RidgeClassifierの原理
- 確率の予測:ロジスティック回帰と同様に、RidgeClassifierはロジスティック(シグモイド)関数を使用して、オブジェクトが特定のクラスに属する確率をモデル化します。
- L2正規化:RidgeClassifierは、モデルの大きな係数にペナルティを課すL2正規化項を追加します。これは、モデルの複雑さを制御し、過剰適合を減らすために行われます。
- パラメータ訓練:RidgeClassifierモデルは、訓練データセットで訓練され、特徴の重み(係数)と正規化パラメータを調整します。
RidgeClassifierの利点
- 過剰適合の削減:L2正則化は、モデルの過剰適合の傾向を軽減するのに役立ちます。これは、データが限られている場合に特に役立ちます。
- 多重共線性の取り扱い:RidgeClassifierは、特徴が互いに高度に相関している多重共線性の問題を適切に処理します。
RidgeClassifierの制限
- 正規化パラメータの選択に対する感度:他の正規化方法と同様に、正規化パラメータ(アルファ)に適切な値を選択するには、調整と評価が必要です。
- マルチクラス分類制約:RidgeClassifierは、最初はバイナリ分類用に設計されていますが、One-vs-Allなどのアプローチを使用してマルチクラス分類に適応できます。
RidgeClassifierは、ロジスティック回帰の利点と正規化を組み合わせて過剰適合を防ぎ、モデルの一般化能力を向上させる強力な機械学習手法です。確率的分類とモデルの複雑さの制御が重要なさまざまな分野で応用されています。
2.5.1.RidgeClassifierモデル作成コード
このコードは、IrisデータセットでRidgeClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_RidgeClassifier.py # The code demonstrates the process of training Ridge Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import RidgeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Ridge Classifier model ridge_model = RidgeClassifier() # train the model on the entire dataset ridge_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = ridge_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Ridge Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(ridge_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "ridge_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Ridge Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Ridge Classifier model:0.8533333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.87 0.66 0.75 50
Python 2 0.73 0.90 0.80 50
Python
Python accuracy 0.85 150
Python macro avg 0.86 0.85 0.85 150
Python weighted avg 0.86 0.85 0.85 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\ridge_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of Ridge Classifier model in ONNX format:0.8533333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.87 0.66 0.75 50
Python 2 0.73 0.90 0.80 50
Python
Python accuracy 0.85 150
Python macro avg 0.86 0.85 0.85 150
Python weighted avg 0.86 0.85 0.85 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\ridge_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of Ridge Classifier model in ONNX format:0.8533333333333334
2.5.2.RidgeClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_RidgeClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "ridge_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- ulong input_shape[]= { batch_size, input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- int output1[]; float output2[][3]; //--- ArrayResize(output1,(int)batch_size); ArrayResize(output2,(int)batch_size); //--- ulong output_shape[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape); //--- ulong output_shape2[]= {batch_size,3}; OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- bool res=OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,input_data,output1,output2); //--- classes are ready in output1[k]; if(res) { for(int k=0; k<(int)batch_size; k++) model_classes_id[k]=output1[k]; } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="RidgeClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=51 FAILED [class=2, true class=1] features=(7.00,3.20,4.70,1.40] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=52 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.40,3.20,4.50,1.50] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=53 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.90,3.10,4.90,1.50] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=57 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,3.30,4.70,1.60] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=62 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.00,4.20,1.50] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=65 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,2.90,3.60,1.30] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=66 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.10,4.40,1.40] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=67 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,3.00,4.50,1.50] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=76 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.60,3.00,4.40,1.40] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=79 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.90,4.50,1.50] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=85 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.40,3.00,4.50,1.50] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=86 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,3.40,4.50,1.60] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=87 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.10,4.70,1.50] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=89 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,3.00,4.10,1.30] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=92 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.10,3.00,4.60,1.40] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=109 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.70,2.50,5.80,1.80] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=120 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,2.20,5.00,1.50] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=130 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.00,5.80,1.60] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier sample=135 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.10,2.60,5.60,1.40] Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier correct results: 85.33% Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model=RidgeClassifier all samples accuracy=0.853333 Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier FAILED [class=2, true class=1] features=(7.00,3.20,4.70,1.40) Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model:RidgeClassifier FAILED [class=2, true class=1] features=(6.40,3.20,4.50,1.50) Iris_RidgeClassifier (EURUSD,H1) model=RidgeClassifier batch test accuracy=0.000000
完全な虹彩データセットでは、モデルは85.33%の精度を示しました。これは、オリジナルの精度に相当します。
2.5.3.RidgeClassifierモデルのONNX表現
図19：NetronにおけるRidgeClassifierモデルのONNX表現
2.6.リッジ分類器CV
RidgeClassifierCV分類方法は、リッジ回帰に基づくバイナリおよびマルチクラス分類のための強力なアルゴリズムです。
RidgeClassifierCVの原理
- 線形リッジ回帰:RidgeClassifierCVは線形リッジ回帰に基づいています。この方法は、L2正則化を追加した線形回帰の修正版です。正規化は、特徴の重みの大きさを減らすことで過剰適合を制御するのに役立ちます。
- バイナリおよびマルチクラス分類:RidgeClassifierCVは、バイナリ分類(クラスが2つだけの場合)とマルチクラス分類(クラスが2つ以上ある場合)の両方に使用できます。マルチクラス分類の場合、タスクを複数のバイナリタスク(1対すべて)に変換し、それぞれにモデルを構築します。
- 正規化パラメータの自動選択:RidgeClassifierCVの主な利点の1つは、クロス検証と最適な正規化パラメータalphaの自動選択が組み込まれていることです。この方法では、アルファを手動で調整する代わりに、さまざまなアルファ値を反復処理し、相互検証に基づいて最適な値を選択します。
- 多重共線性の取り扱い:リッジ回帰は、特徴が互いに高度に相関している場合の多重共線性の問題を適切に処理します。正則化により、各機能の寄与を制御できるようになり、相関データに対してモデルが堅牢になります。
RidgeClassifierCVの利点
- 自動ハイパーパラメータ選択:RidgeClassifierCVの大きな利点の1つは、クロス検証を使用して最適なアルファ値を自動的に選択できることです。これにより、さまざまなアルファ値を試す必要がなくなり、良好な結果が得られる可能性が高まります。
- 過剰適合制御:RidgeClassifierCVが提供するL2正規化は、モデルの複雑さを制御し、過剰適合のリスクを軽減するのに役立ちます。これは、データが限られているタスクの場合に特に重要です。
- 透明性と解釈可能性:RidgeClassifierCVは解釈可能な特徴の重みを提供し、各特徴の予測への貢献を分析し、特徴の重要性の結論を出すことを可能にします。
- 効率：この方法は非常に効率的であり、大規模なデータセットに適用できます。
RidgeClassifierCVの制限
- 直線性:RidgeClassifierCVは、特徴とターゲット変数の間に線形関係があると想定します。データが強い非線形関係を示している場合、この方法は十分に正確ではない可能性があります。
- 機能スケーリング感度:この方法は特徴のスケーリングに敏感です。RidgeClassifierCVを適用する前に、特徴を標準化または正規化することをお勧めします。
- 最適な特徴選択:RidgeClassifierCVは自動機能選択を実行しないため、モデルに含める機能を手動で決定する必要があります。
RidgeClassifierCV分類方法は、最適な正規化パラメータを自動的に選択するバイナリおよびマルチクラス分類のための強力なツールです。過剰適合の制御、解釈可能性、効率性により、さまざまな分類タスクでよく選ばれています。ただし、その限界、特に特徴とターゲット変数間の線形関係の仮定に留意することが重要です。
2.6.1.RidgeClassifierCVモデル作成コード
このコードは、IrisデータセットでRidgeClassifierCVモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_RidgeClassifierCV.py # The code demonstrates the process of training RidgeClassifierCV model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import RidgeClassifierCV from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a RidgeClassifierCV model ridge_classifier_cv_model = RidgeClassifierCV() # train the model on the entire dataset ridge_classifier_cv_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = ridge_classifier_cv_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of RidgeClassifierCV model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(ridge_classifier_cv_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "ridge_classifier_cv_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of RidgeClassifierCV model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of RidgeClassifierCV model:0.8533333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.87 0.66 0.75 50
Python 2 0.73 0.90 0.80 50
Python
Python accuracy 0.85 150
Python macro avg 0.86 0.85 0.85 150
Python weighted avg 0.86 0.85 0.85 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\ridge_classifier_cv_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of RidgeClassifierCV model in ONNX format:0.8533333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.87 0.66 0.75 50
Python 2 0.73 0.90 0.80 50
Python
Python accuracy 0.85 150
Python macro avg 0.86 0.85 0.85 150
Python weighted avg 0.86 0.85 0.85 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\ridge_classifier_cv_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: probabilities, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 3]
Python
Python Accuracy of RidgeClassifierCV model in ONNX format:0.8533333333333334
2.6.2.RidgeClassifierCVモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_RidgeClassifierCV.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "ridge_classifier_cv_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- ulong input_shape[]= { batch_size, input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- int output1[]; float output2[][3]; //--- ArrayResize(output1,(int)batch_size); ArrayResize(output2,(int)batch_size); //--- ulong output_shape[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape); //--- ulong output_shape2[]= {batch_size,3}; OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- bool res=OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,input_data,output1,output2); //--- classes are ready in output1[k]; if(res) { for(int k=0; k<(int)batch_size; k++) model_classes_id[k]=output1[k]; } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="RidgeClassifierCV"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=51 FAILED [class=2, true class=1] features=(7.00,3.20,4.70,1.40] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=52 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.40,3.20,4.50,1.50] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=53 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.90,3.10,4.90,1.50] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=57 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,3.30,4.70,1.60] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=62 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.00,4.20,1.50] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=65 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,2.90,3.60,1.30] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=66 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.10,4.40,1.40] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=67 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,3.00,4.50,1.50] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=76 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.60,3.00,4.40,1.40] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=79 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.90,4.50,1.50] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=85 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.40,3.00,4.50,1.50] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=86 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,3.40,4.50,1.60] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=87 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.10,4.70,1.50] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=89 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,3.00,4.10,1.30] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=92 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.10,3.00,4.60,1.40] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=109 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.70,2.50,5.80,1.80] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=120 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,2.20,5.00,1.50] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=130 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.00,5.80,1.60] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV sample=135 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.10,2.60,5.60,1.40] Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV correct results: 85.33% Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model=RidgeClassifierCV all samples accuracy=0.853333 Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV FAILED [class=2, true class=1] features=(7.00,3.20,4.70,1.40) Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model:RidgeClassifierCV FAILED [class=2, true class=1] features=(6.40,3.20,4.50,1.50) Iris_RidgeClassifierCV (EURUSD,H1) model=RidgeClassifierCV batch test accuracy=0.000000
ONNXモデルのパフォーマンスは、元のscikit-learnモデルのパフォーマンス(85.33%)と完全に一致します。
2.6.3.RidgeClassifierCVモデルのONNX表現
図20.NetronにおけるRidgeClassifierCVのONNX表現
2.7.RandomForestClassifier
RandomForestClassifierは、複数の決定木を構築し、その結果を組み合わせて分類の品質を向上させるアンサンブル機械学習手法です。この方法は、その有効性と多様なデータに対応できることから、非常に人気があります。
RandomForestClassifierの原理
- バギング（ブートストラップ集約）ランダムフォレストでは、訓練データから複数のサブサンプル(ブートストラップサンプル)を置換して作成するバギングメソッドが使用されます。各サブサンプルごとに、個別の決定木が構築されます。
- ランダム特徴選択各ツリーを構築するときに、機能セット全体から機能のサブセットがランダムに選択されます。これにより、木々の多様性が促進され、木々の間の相関関係が減少します。
- 投票：オブジェクトを分類する場合、各ツリーは独自の予測を提供し、すべてのツリーの中で過半数の票を獲得したクラスが最終的なモデル予測として選択されます。
RandomForestClassifierの利点
- 高い正確性：ランダムフォレストは通常、複数のツリーの結果を平均化することで高い分類精度を実現します。
- 多様なデータを処理する能力数値的特徴やカテゴリ的特徴、およびさまざまな構造のデータに適しています。
- 過剰適合耐性ランダムフォレストには正規化機能が組み込まれているため、過剰適合に耐性があります。
- 特徴の重要性ランダムフォレストは特徴の重要性を評価できるため、データサイエンティストや特徴エンジニアがデータをより深く理解するのに役立ちます。
RandomForestClassifierの制限
- 計算の複雑さランダムフォレストの訓練は、特にツリーや機能の数が多い場合は、時間がかかることがあります。
- 解釈可能性の課題ツリーの数が多く、特徴がランダムに選択されるため、モデルの解釈が困難になる可能性があります。
- 外れ値の堅牢性は保証されないランダムフォレストは、データの外れ値に対して常に堅牢性を提供するわけではありません。
RandomForestClassifierは、バイオメディカル、財務分析、テキストデータ分析など、さまざまな分野で広く使用されている強力な機械学習アルゴリズムです。分類および回帰タスクの解決に優れており、高い一般化能力を備えています。
2.7.1.RandomForestClassifierモデル作成コード
このコードは、IrisデータセットでRandomForestClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_RandomForestClassifier.py # The code demonstrates the process of training Random Forest Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023,2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Random Forest Classifier model rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # train the model on the entire dataset rf_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = rf_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Random Forest Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(rf_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "rf_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Random Forest Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Random Forest Classifier model:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\rf_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Random Forest Classifier model in ONNX format:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\rf_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Random Forest Classifier model in ONNX format:1.0
RandomForestClassifierモデル(およびそのONNXバージョン)は、フィッシャーのIris分類問題を100%の精度で解決します。
2.7.2.RandomForestClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_RandomForestClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "rf_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="RandomForestClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_RandomForestClassifier (EURUSD,H1) model:RandomForestClassifier correct results: 100.00% Iris_RandomForestClassifier (EURUSD,H1) model=RandomForestClassifier all samples accuracy=1.000000 Iris_RandomForestClassifier (EURUSD,H1) model=RandomForestClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は100%であり、元のモデルの精度と一致します。
2.7.3.RandomForestClassifierモデルのONNX表現
図21：NetronのRandomForestClassifierモデルのONNX表現
2.8.GradientBoostingClassifier
勾配ブースティングは最も強力な機械学習手法の1つであり、その高い精度と多様なデータに対応できることから、データ分析、コンピュータビジョン、自然言語処理、財務分析など、さまざまな分野で応用されています。GradientBoostingClassifierは、分類タスクを解決するために決定木の構成を構築するアンサンブル機械学習手法です。この方法は、高い精度と過剰適合に対する耐性を実現できることから人気があります。
GradientBoostingClassifierの原理
- 決定木のアンサンブル:GradientBoostingClassifierは、各ツリーが前のツリーの予測を改善することを目指す決定木のアンサンブルを構築します。
- 勾配降下法:勾配ブースティングは、勾配降下法を使用して損失関数を最適化します。損失関数の勾配を計算し、この勾配に基づいて予測を更新することで分類エラーを最小限に抑えます。
- ツリーの重み付け:構成内の各ツリーには重みがあり、最終的には重みを考慮してすべてのツリーからの予測が結合されます。
GradientBoostingClassifierの利点
- 高い正確性：GradientBoostingClassifierは通常、高い分類精度を提供し、最も強力な機械学習手法の1つです。
- 過剰適合耐性正則化と勾配降下法の使用により、この方法は、特にハイパーパラメータを調整するときに、過剰適合に対して耐性があります。
- さまざまなデータタイプを扱う能力:GradientBoostingClassifierは、数値特徴やカテゴリ特徴を含むさまざまなデータタイプを処理できます。
GradientBoostingClassifierの制限
- 計算の複雑さGradientBoostingClassifierの訓練は、特にツリーの数が多い場合やツリーが深い場合には、計算負荷が大きくなる可能性があります。
- 解釈可能性の課題複数のツリーの構成が複雑なため、結果を解釈することが困難な場合があります。
- 小規模なデータセットには必ずしも適していない:勾配ブースティングでは、通常、効果的な操作のために大量のデータが必要であり、小さなデータセットでは過剰適合になりがちです。
GradientBoostingClassifierは、データ分析コンテストでよく使用される強力な機械学習手法であり、さまざまな分類タスクを効果的に解決します。データ内の複雑な非線形関係を発見でき、ハイパーパラメータが適切に調整されている場合は優れた一般化を示します。
2.8.1.GradientBoostingClassifierモデル作成コード
このコードは、IrisデータセットでGradientBoostingClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_GradientBoostingClassifier.py # The code demonstrates the process of training Gradient Boostring Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Gradient Boosting Classifier model gb_model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # train the model on the entire dataset gb_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = gb_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Gradient Boosting Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(gb_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "gb_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Gradient Boosting Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Gradient Boosting Classifier model:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\gb_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Gradient Boosting Classifier model in ONNX format:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\gb_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
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Python
Python Accuracy of Gradient Boosting Classifier model in ONNX format:1.0
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は100%であり、元のモデルの精度と一致します。
2.8.2.GradientBoostingClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_GradientBoostingClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "gb_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="GradientBoostingClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_GradientBoostingClassifier (EURUSD,H1) model:GradientBoostingClassifier correct results: 100.00% Iris_GradientBoostingClassifier (EURUSD,H1) model=GradientBoostingClassifier all samples accuracy=1.000000 Iris_GradientBoostingClassifier (EURUSD,H1) model=GradientBoostingClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は100%であり、元のモデルの精度と一致します。
2.8.3.GradientBoostingClassifierモデルのONNX表現
図22：NetronにおけるGradientBoostingClassifierモデルのONNX表現
2.9.AdaBoostClassifier
AdaBoostClassifier (Adaptive Boosting)は、複数の弱い分類器(決定木など)の結果を組み合わせてより強力なアルゴリズムを作成し、分類を強化するために使用されるアンサンブル機械学習手法です。
AdaBoostClassifierの原理
- 弱い分類器のアンサンブル：AdaBoostは、訓練セット内の各サンプルの重みを初期化し、等しい初期値を割り当てることから始まります。
- 弱い分類器の訓練：次に、AdaBoostはサンプルの重みを考慮して、訓練セットで弱い分類器(決定木など)を訓練します。この分類器はサンプルを正しく分類しようとします。
- 重みの再配分：AdaBoostはサンプルの重みを調整し、誤って分類されたサンプルの重みを増やし、正しく分類されたサンプルの重みを減らします。
- 作曲の作成：AdaBoostは、弱い分類器を訓練し、重みを再分配するプロセスを複数回繰り返します。これらの弱い分類器の結果は、各分類器がその精度に基づいて貢献する形で合成されます。
AdaBoostClassifierの利点：
- 高い正確性：AdaBoostは通常、複数の弱い分類器を組み合わせることで高い分類精度を提供します。
- 過剰適合耐性AdaBoostには正規化機能が組み込まれているため、過剰適合に耐性があります。
- さまざまな分類器を操作する能力：AdaBoostはさまざまな基本分類器を使用できるため、特定のタスクに適応できます。
AdaBoostClassifierの制限
- 外れ値に対する感度：AdaBoostは、データ内の外れ値に大きな重みがある可能性があるため、その影響を受けやすい場合があります。
- 複雑なタスクに必ずしも適しているわけではない一部の複雑なタスクでは、AdaBoostで良好な結果を得るために多数の基本分類器が必要になる場合があります。
- 基本分類器の品質への依存性：AdaBoostは、基本分類器がランダムな推測よりも優れている場合にパフォーマンスが向上します。
AdaBoostClassifierは、分類タスクを解決するために実際によく使用される強力な機械学習アルゴリズムです。これはバイナリ問題とマルチクラス問題の両方に適しており、さまざまな基本分類器に適応できます。
2.9.1.AdaBoostClassifierモデル作成コード
このコードは、IrisデータセットでAdaBoostClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_AdaBoostClassifier.py # The code demonstrates the process of training AdaBoost Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create an AdaBoost Classifier model adaboost_model = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, random_state=42) # train the model on the entire dataset adaboost_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = adaboost_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of AdaBoost Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(adaboost_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "adaboost_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of AdaBoost Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of AdaBoost Classifier model:0.96
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.92 0.96 0.94 50
Python 2 0.96 0.92 0.94 50
Python
Python accuracy 0.96 150
Python macro avg 0.96 0.96 0.96 150
Python weighted avg 0.96 0.96 0.96 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\adaboost_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of AdaBoost Classifier model in ONNX format:0.96
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.92 0.96 0.94 50
Python 2 0.96 0.92 0.94 50
Python
Python accuracy 0.96 150
Python macro avg 0.96 0.96 0.96 150
Python weighted avg 0.96 0.96 0.96 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\adaboost_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of AdaBoost Classifier model in ONNX format:0.96
2.9.2.AdaBoostClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_AdaBoostClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "adaboost_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="AdaBoostClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_AdaBoostClassifier (EURUSD,H1) model:AdaBoostClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_AdaBoostClassifier (EURUSD,H1) model:AdaBoostClassifier sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_AdaBoostClassifier (EURUSD,H1) model:AdaBoostClassifier sample=120 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,2.20,5.00,1.50] Iris_AdaBoostClassifier (EURUSD,H1) model:AdaBoostClassifier sample=130 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.00,5.80,1.60] Iris_AdaBoostClassifier (EURUSD,H1) model:AdaBoostClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_AdaBoostClassifier (EURUSD,H1) model:AdaBoostClassifier sample=135 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.10,2.60,5.60,1.40] Iris_AdaBoostClassifier (EURUSD,H1) model:AdaBoostClassifier correct results: 96.00% Iris_AdaBoostClassifier (EURUSD,H1) model=AdaBoostClassifier all samples accuracy=0.960000 Iris_AdaBoostClassifier (EURUSD,H1) model=AdaBoostClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は96%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.9.3.AdaBoostClassifierモデルのONNX表現
図23：NetronにおけるAdaBoostClassifierのONNX表現
2.10.BaggingClassifier
バギング(ブートストラップ集約)分類器は、訓練データから複数のランダムサブサンプル(ブートストラップサンプル)を作成し、それぞれに個別のモデルを構築することに基づくアンサンブル機械学習手法です。その後、結果を組み合わせてモデルの一般化能力を向上させます。
バギング分類器の原理
- サブサンプルの作成:バギングは、訓練データからいくつかのランダムなサブサンプル(ブートストラップサンプル)を復元して作成することから始まります。つまり、同じサンプルが複数のサブサンプルに出現し、一部のサンプルが省略される可能性があります。
- ベースモデルの訓練:各サブサンプルでは、個別の基本モデル(決定木など)が訓練されます。各モデルは他のモデルとは独立して訓練されます。
- 結果の集計:すべての基本モデルを訓練した後、それらの予測結果が結合され、最終的な予測が得られます。バイナリ分類では、多数決によってこれを実行できます。
BaggingClassifierの利点：
- 変動の低減:バギングは、複数の基本モデルの結果を平均化することでモデルの分散を減らし、より安定した信頼性の高い予測につながります。
- 過剰適合の削減:各ベースモデルは異なるサブサンプルで訓練されるため、バギングによってモデルの過剰適合の傾向を軽減できます。
- 汎用性:バギングではさまざまな基本モデルを使用できるため、さまざまなデータタイプやタスクに適応できます。
BaggingClassifierの制限
- バイアスは改善されない:バギングは分散を減らす傾向がありますが、モデルのバイアスには対処しません。ベースモデルが偏りがちな場合(たとえば、適合不足)、バギングではこの問題は修正されません。
- 複雑なタスクに必ずしも適しているわけではない一部の複雑なタスクでは、バギングで良好な結果を得るために多数の基本モデルが必要になる場合があります。
BaggingClassifierは、モデルの一般化能力を強化し、過剰適合を減らすことができる効果的な機械学習手法です。さまざまな分類および回帰タスクに対処するために、さまざまな基本モデルと組み合わせて使用されることがよくあります。
2.10.1.BaggingClassifierモデル作成コード
このコードは、IrisデータセットでBootstrapAggregatingClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_BootstrapAggregatingClassifier.py # The code demonstrates the process of training Bagging Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Bagging Classifier model with a Decision Tree base estimator bagging_model = BaggingClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # train the model on the entire dataset bagging_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = bagging_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Bagging Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(bagging_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "bagging_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Bagging Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Bagging Classifier model:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\bagging_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Bagging Classifier model in ONNX format:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\bagging_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Bagging Classifier model in ONNX format:1.0
BootstrapAggregatingClassifierモデル(およびそのONNXバージョン)は、Irisデータセットの分類において100%の精度を達成しました。
2.10.2.BaggingClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_BootstrapAggregatingClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "bagging_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="BootstrapAggregatingClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_BootstrapAggregatingClassifier (EURUSD,H1) model:BootstrapAggregatingClassifier correct results: 100.00% Iris_BootstrapAggregatingClassifier (EURUSD,H1) model=BootstrapAggregatingClassifier all samples accuracy=1.000000 Iris_BootstrapAggregatingClassifier (EURUSD,H1) model=BootstrapAggregatingClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は100%であり、これは元のモデルの精度と一致しています。
2.10.3.BaggingClassifierのONNX表現
図24：NetronにおけるBaggingClassifierのONNX表現
2.11.KNeighborsClassifier
K-近傍法(K-NN)分類器は、データポイント間の類似性に基づいて分類および回帰タスクを解決するために使用される機械学習手法です。これは、多次元の特徴空間内で互いに近いオブジェクトは類似した特性を持ち、したがって類似したクラスラベルを持つ可能性があるという原理に基づいて動作します。
K-NN分類器の原理
- 近接性の判定:K-NN分類器は、分類対象のオブジェクトと訓練データセット内の他のオブジェクト間の近接性を計算します。これは、ユークリッド距離やマンハッタン距離などの距離メトリックを使用して行われることが多いです。
- 近隣の数を選択する:パラメータKは、オブジェクトを分類するために使用される最も近い近傍の数を決定します。通常、Kはタスクとデータに基づいて選択されます。
- 投票：K-NNは、K個の最も近い近傍の間で多数決を使用してオブジェクトのクラスを決定します。たとえば、K個の近傍オブジェクトの大多数がクラスAに属する場合、オブジェクトもクラスAに分類されます。
K-NN分類器の利点
- シンプルさと直感性:K-NNは、理解しやすく適用しやすいシンプルで直感的な方法です。
- さまざまなデータタイプを操作できる機能:K-NNは、数値、カテゴリ、テキストデータなど、さまざまなデータタイプに使用できます。
- 変化するデータへの適応性:K-NNはデータの変化に素早く適応できるため、動的なデータを扱うタスクに適しています。
K-NN分類器の制限
- Kの選択に対する感度:最適なK値を選択するのは簡単な作業ではありません。Kが小さいと過剰適合につながる可能性があり、Kが大きいと不足適合につながる可能性があります。
- 特徴スケーリングに対する感度:K-NNは特徴のスケーリングに敏感なので、データの正規化が重要になる場合があります。
- 計算の複雑さ:データセットが大きく、特徴の数が多い場合、すべてのオブジェクトのペア間の距離を計算すると、計算コストが高くなる可能性があります。
- 解釈可能性の欠如:K-NNの結果は、特にKが大きく、データが大量にある場合には、解釈が困難になることがあります。
K-NN分類器は、推奨システム、テキスト分類、パターン認識など、オブジェクトの近接性が重要なタスクに役立つ機械学習手法です。初期データ分析や迅速なモデルプロトタイピングに最適です。
2.11.1.KNeighborsClassifierモデル作成コード
このコードは、IrisデータセットでKNeighborsClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式で書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_KNearestNeighborsClassifier.py # The code uses the K-Nearest Neighbors (KNN) Classifier for the Iris dataset, converts the model to ONNX format, saves it, and evaluates its accuracy. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a K-Nearest Neighbors (KNN) Classifier model knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # train the model on the entire dataset knn_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = knn_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of KNN Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(knn_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "knn_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of KNN Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of KNN Classifier model:0.96
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.94 0.94 0.94 50
Python 2 0.94 0.94 0.94 50
Python
Python accuracy 0.96 150
Python macro avg 0.96 0.96 0.96 150
Python weighted avg 0.96 0.96 0.96 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\knn_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of KNN Classifier model in ONNX format:0.96
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.94 0.94 0.94 50
Python 2 0.94 0.94 0.94 50
Python
Python accuracy 0.96 150
Python macro avg 0.96 0.96 0.96 150
Python weighted avg 0.96 0.96 0.96 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\knn_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of KNN Classifier model in ONNX format:0.96
2.11.2.KNeighborsClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_KNearestNeighborsClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "knn_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="KNearestNeighborsClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:KNearestNeighborsClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:KNearestNeighborsClassifier sample=73 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50] Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:KNearestNeighborsClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:KNearestNeighborsClassifier sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:KNearestNeighborsClassifier sample=120 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,2.20,5.00,1.50] Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:KNearestNeighborsClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:KNearestNeighborsClassifier correct results: 96.00% Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model=KNearestNeighborsClassifier all samples accuracy=0.960000 Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model:KNearestNeighborsClassifier FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50) Iris_KNearestNeighborsClassifier (EURUSD,H1) model=KNearestNeighborsClassifier batch test accuracy=0.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は96%であり、これは元のモデルの精度と一致しています。
2.11.3.KNeighborsClassifierのONNX表現
図25：NetronにおけるK近傍のONNX表現
2.12.DecisionTreeClassifier
DecisionTreeClassifierは、決定木の構築に基づいて分類タスクに使用される機械学習手法です。この方法では、特徴に対して一連の条件付きテストを実行してデータセットをより小さなサブグループに分割し、ツリー内でたどるパスに基づいてオブジェクトのクラスを決定します。
DecisionTreeClassifierの原理
- 決定木の構築:最初は、すべてのデータがツリーのルートで表現されます。ツリーの各ノードでは、1つの特徴の値に基づいてデータが2つ以上のサブグループに分割され、各サブグループ内の不確実性(エントロピーやジニ指数など)を最小限に抑えることを目的としています。
- 再帰的構築:データを分割するプロセスは、ツリーが葉に到達するまで再帰的に実行されます。葉はオブジェクトの最終的なクラスを表します。
- 意思決定：オブジェクトがツリーに入ると、ルートからリーフの1つまでのパスをたどり、そのリーフ内のオブジェクトの大多数に基づいてそのクラスのクラスが決定されます。
DecisionTreeClassifierの利点
- 解釈可能性決定木は解釈と視覚化が簡単です。分類に使用される決定ルールは理解可能です。
- さまざまなデータ型の処理:DecisionTreeClassifierは、数値的特徴とカテゴリ的特徴の両方で機能します。
- 機能の重要度:決定木は特徴の重要性を評価できるため、データアナリストや特徴エンジニアがデータを理解するのに役立ちます。
DecisionTreeClassifierの制限
- 過剰適合大きくて深いツリーは過剰適合する傾向があり、新しいデータへの一般化が難しくなります。
- ノイズに対する感度:決定木は、データ内のノイズや外れ値の影響を受けやすい場合があります。
- 貪欲な構築:決定木は貪欲アルゴリズムを使用して構築されますが、最適ではないグローバルソリューションにつながる可能性があります。
- データ変更に対する不安定性:データの小さな変更がツリー構造に大きな変化をもたらす可能性があります。
DecisionTreeClassifierは、特にモデルの解釈可能性が不可欠であり、どの機能が決定に影響を与えるかを理解する必要がある状況で、分類タスクに役立つ機械学習手法です。この方法は、ランダムフォレストや勾配ブースティングなどのアンサンブルメソッドでも使用できます。
2.12.1.DecisionTreeClassifierモデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでDecisionTreeClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式で書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_DecisionTreeClassifier.py # The code uses the Decision Tree Classifier for the Iris dataset, converts the model to ONNX format, saves it, and evaluates its accuracy. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Decision Tree Classifier model decision_tree_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42) # train the model on the entire dataset decision_tree_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = decision_tree_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Decision Tree Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(decision_tree_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "decision_tree_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Decision Tree Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Decision Tree Classifier model:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\decision_tree_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Decision Tree Classifier model in ONNX format:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\decision_tree_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Decision Tree Classifier model in ONNX format:1.0
DecisionTreeClassifierモデル(およびそのONNXバージョン)は、フィッシャーのIrisデータセット全体の分類において100%の精度を実証しました。
2.12.2.DecisionTreeClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_DecisionTreeClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "decision_tree_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="DecisionTreeClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_DecisionTreeClassifier (EURUSD,H1) model:DecisionTreeClassifier correct results: 100.00% Iris_DecisionTreeClassifier (EURUSD,H1) model=DecisionTreeClassifier all samples accuracy=1.000000 Iris_DecisionTreeClassifier (EURUSD,H1) model=DecisionTreeClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は100%であり、元のモデルの精度と一致します。
2.12.3.DecisionTreeClassifierのONNX表現
図26：NetronにおけるDecisionTreeClassifierのONNX表現
LogisticRegressionとLogisticRegressionCVに関する注意:
LogisticRegressionとLogisticRegressionCVは、ロジスティック回帰を使用したバイナリ分類に使用される2つの分類器ですが、モデルパラメータの調整方法が異なります。
ロジスティック回帰:
- LogisticRegressionは、ロジスティック関数を使用して2つのクラスのいずれかに属する確率をモデル化する分類器です(バイナリ分類)。
- C(逆正則化の強度)、ペナルティ(正則化のタイプ、例:L1またはL2)、ソルバー(最適化アルゴリズム)など、カスタマイズ用の基本パラメータを提供します。
- LogisticRegressionを使用する場合、通常はパラメータ値とその組み合わせを手動で選択し、データに基づいてモデルを訓練します。
ロジスティック回帰CV:
- LogisticRegressionCVはLogisticRegressionの拡張機能であり、クロス検証と正規化パラメータCの最適値の選択に対する組み込みサポートを提供します。
- Cを手動で選択する代わりに、LogisticRegressionCVに探索するC値のリストを渡して、クロス検証方法を指定できます(たとえば、cvパラメータを介して)。
- LogisticRegressionCVは、クロス検証で最高のパフォーマンスを発揮する最適なC値を自動的に選択します。
- これは、特に大量のデータがある場合やどのC値を選択すればよいかわからない場合に、正規化を自動的に調整する必要がある場合に便利です。
したがって、それらの主な違いは、パラメータ調整の自動化のレベルにあります。LogisticRegressionではCを手動で調整する必要がありますが、LogisticRegressionCVではクロス検証を通じて最適なC値を自動的に選択できます。これらを選択するかどうかは、ニーズとモデル調整プロセスの自動化の希望に応じて異なります。
2.13.LogisticRegressionClassifier
LogisticRegressionClassifierは、バイナリおよびマルチクラス分類タスクに使用される機械学習手法です。「回帰」という名前にもかかわらず、ロジスティック回帰は実際にはオブジェクトがいずれかのクラスに属する確率を予測します。これらの確率に基づいて、最終的な分類決定が行われます。
LogisticRegressionClassifierの原理
- 確率予測:ロジスティック回帰は、ロジスティック(シグモイド)関数を使用して、オブジェクトが特定のクラスに属する確率をモデル化します。
- 決定境界:ロジスティック回帰は、予測された確率に基づいて、クラスを分離する決定境界を決定します。確率が特定のしきい値(通常は0.5)を超えると、オブジェクトは1つのクラスに分類され、それ以外の場合は別のクラスに分類されます。
- パラメータ学習:ロジスティック回帰モデルは、損失関数を最小化するために特徴に関連付けられた重み(係数)を調整することにより、訓練データセットで訓練されます。
LogisticRegressionClassifierの利点
- シンプルさと解釈可能性:ロジスティック回帰は、クラス予測に対する特徴の影響に関して簡単に解釈できる結果を持つ簡単なモデルです。
- 大規模データセットでの効率性:ロジスティック回帰は、大規模なデータセットを効率的に処理し、迅速に訓練することができます。
- アンサンブル法での使用法:ロジスティック回帰は、スタッキングなどのアンサンブル法における基本分類器として機能します。
LogisticRegressionClassifierの制限
- 直線性:ロジスティック回帰では、特徴とオッズの対数の間に線形関係があると想定されますが、これは複雑なタスクには不十分な場合があります。
- マルチクラス制約:本来の形式では、ロジスティック回帰はバイナリ分類用に設計されていますが、One-vs-All(One-vs-Rest)などの手法を使用して、マルチクラス分類に拡張することもできます。
- 外れ値に対する感度：ロジスティック回帰は、データ内の外れ値の影響を受けやすい場合があります。
ロジスティック回帰は、モデルの解釈可能性が重要であり、データが線形またはほぼ線形の構造を示す場合に特に、分類タスクの実践で広く使用されている古典的な機械学習手法です。また、統計や医療データ分析において、事象の発生確率に対する要因の影響を評価するために使用されます。
2.13.1.LogisticRegressionClassifierモデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでLogisticRegressionClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_LogisticRegressionClassifier.py # The code uses the Logistic Regression Classifier for the Iris dataset, converts the model to ONNX format, saves it, and evaluates its accuracy. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Logistic Regression Classifier model logistic_regression_model = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) # train the model on the entire dataset logistic_regression_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = logistic_regression_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Logistic Regression Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(logistic_regression_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "logistic_regression_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Logistic Regression Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Logistic Regression Classifier model:0.9733333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.94 0.96 50
Python 2 0.94 0.98 0.96 50
Python
Python accuracy 0.97 150
Python macro avg 0.97 0.97 0.97 150
Python weighted avg 0.97 0.97 0.97 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\logistic_regression_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Logistic Regression Classifier model in ONNX format:0.9733333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.94 0.96 50
Python 2 0.94 0.98 0.96 50
Python
Python accuracy 0.97 150
Python macro avg 0.97 0.97 0.97 150
Python weighted avg 0.97 0.97 0.97 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\logistic_regression_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Logistic Regression Classifier model in ONNX format:0.9733333333333334
2.13.2.回帰分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_LogisticRegressionClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "logistic_regression_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="LogisticRegressionClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+出力：
Iris_LogisticRegressionClassifier (EURUSD,H1) model:LogisticRegressionClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_LogisticRegressionClassifier (EURUSD,H1) model:LogisticRegressionClassifier sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_LogisticRegressionClassifier (EURUSD,H1) model:LogisticRegressionClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_LogisticRegressionClassifier (EURUSD,H1) model:LogisticRegressionClassifier sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_LogisticRegressionClassifier (EURUSD,H1) model:LogisticRegressionClassifier correct results: 97.33% Iris_LogisticRegressionClassifier (EURUSD,H1) model=LogisticRegressionClassifier all samples accuracy=0.973333 Iris_LogisticRegressionClassifier (EURUSD,H1) model=LogisticRegressionClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は97.33%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.13.3.LogisticRegressionClassifierのONNX表現
図27：NetronにおけるLogisticRegressionClassifierのONNX表現
2.14.ロジスティック回帰CV分類器
LogisticRegressionCV(交差検証によるロジスティック回帰)は、バイナリ分類のための強力で柔軟な方法です。この方法では、ロジスティック回帰に基づいて分類器モデルを作成できるだけでなく、パラメータを自動的に調整して最高のパフォーマンスを実現することもできます。
ロジスティック回帰CVの動作原理
- ロジスティック回帰:LogisticRegressionCVは基本的にロジスティック回帰に基づいています。ロジスティック回帰は、オブジェクトが2つのクラスのいずれかに属する確率をモデル化するために使用される統計手法です。このモデルは、従属変数がバイナリ（2つのクラス）であるか、バイナリに変換できる場合に適用されます。
- クロス検証:LogisticRegressionCVの主な利点は、統合されたクロス検証です。つまり、正規化パラメータCの最適値を手動で選択する代わりに、この方法ではさまざまなC値を自動的に試し、クロス検証で最もパフォーマンスが優れている値を選択します。
- 最適なCを選択する:LogisticRegressionCVは、クロス検証戦略を採用して、異なるC値でのモデルのパフォーマンスを評価します。Cは、モデルの正則化の範囲を制御する正則化パラメータです。C値が小さい場合は正則化が強いことを示し、C値が大きい場合は正則化が弱いことを示します。クロス検証は、アンダーフィッティングとオーバーフィッティングのバランスをとるために最適なC値を選択するのに役立ちます。
- 正規化:LogisticRegressionCVは、L1(Lasso)およびL2(リッジ)正則化を含むさまざまなタイプの正則化もサポートします。これらの正規化タイプは、モデルの一般化を改善し、過剰適合を防ぐのに役立ちます。
LogisticRegressionCVの利点
自動パラメータチューニング:LogisticRegressionCVの主な利点の1つは、クロス検証を使用して最適なC値を自動的に選択できることです。これにより、手動でモデルを調整する必要がなくなり、データとタスクに集中できるようになります。
オーバーフィッティングの堅牢性:LogisticRegressionCVでサポートされている正規化は、モデルの複雑さを制御し、特にデータが限られている場合に過剰適合のリスクを軽減するのに役立ちます。
透明性:ロジスティック回帰は解釈可能な手法です。各特徴の予測への貢献を分析することができ、これは特徴の重要性を理解するのに役立ちます。
ハイパフォーマンス：ロジスティック回帰は、特に大量のデータの場合、迅速かつ効率的に機能します。
LogisticRegressionCVの制限
線形依存関係:LogisticRegressionCVは、線形およびほぼ線形の分類問題を解決するのに適しています。特徴とターゲット変数の関係が高度に非線形である場合、モデルのパフォーマンスが良好にならない可能性があります。
多数の機能の処理:多数の特徴がある場合、ロジスティック回帰では過剰適合を防ぐために大量のデータまたは次元削減技術が必要になる場合があります。
データ表現の依存性:ロジスティック回帰の有効性は、データの表現方法と選択された特徴によって異なります。
LogisticRegressionCVは、自動パラメータ調整とオーバーフィッティングの堅牢性を備えたバイナリ分類のための強力なツールです。解釈可能な分類器モデルを迅速に構築する必要がある場合に特に便利です。ただし、データが線形またはほぼ線形の依存関係を示す場合に最もよく機能することを覚えておくことが重要です。
2.14.1.LogisticRegressionCV分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでLogisticRegressionCV分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_LogisticRegressionCVClassifier.py # The code demonstrates the process of training LogisticRegressionCV model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a LogisticRegressionCV model logistic_regression_model = LogisticRegressionCV(cv=5, max_iter=1000) # train the model on the entire dataset logistic_regression_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = logistic_regression_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of LogisticRegressionCV model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(logistic_regression_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "logistic_regressioncv_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of LogisticRegressionCV model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of LogisticRegressionCV model:0.98
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.96 0.97 50
Python 2 0.96 0.98 0.97 50
Python
Python accuracy 0.98 150
Python macro avg 0.98 0.98 0.98 150
Python weighted avg 0.98 0.98 0.98 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\logistic_regression_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of LogisticRegressionCV model in ONNX format:0.98
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.96 0.97 50
Python 2 0.96 0.98 0.97 50
Python
Python accuracy 0.98 150
Python macro avg 0.98 0.98 0.98 150
Python weighted avg 0.98 0.98 0.98 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\logistic_regression_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of LogisticRegressionCV model in ONNX format:0.98
2.14.2.LogisticRegressionCV分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_LogisticRegressionCVClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "logistic_regressioncv_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="LogisticRegressionCVClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_LogisticRegressionCVClassifier (EURUSD,H1) model:LogisticRegressionCVClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_LogisticRegressionCVClassifier (EURUSD,H1) model:LogisticRegressionCVClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_LogisticRegressionCVClassifier (EURUSD,H1) model:LogisticRegressionCVClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_LogisticRegressionCVClassifier (EURUSD,H1) model:LogisticRegressionCVClassifier correct results: 98.00% Iris_LogisticRegressionCVClassifier (EURUSD,H1) model=LogisticRegressionCVClassifier all samples accuracy=0.980000 Iris_LogisticRegressionCVClassifier (EURUSD,H1) model=LogisticRegressionCVClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は98%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.14.3.LogisticRegressionCV分類器のONNX表現
図28：NetronにおけるLogisticRegressionCV分類器のONNX表現
2.15.Passive-Aggressive (PA) 分類器
PassiveAggressiveClassifierは、分類タスクに使用される機械学習手法です。この方法の中心的な考え方は、訓練中にモデルの重み（係数）を適応させて分類エラーを最小限に抑えることです。Passive-AggressiveClassifierは、オンライン学習のシナリオや、データが時間の経過とともに変化する状況で役立ちます。
PassiveAggressiveClassifierの動作原理
- 体重適応:確率的勾配降下法のように損失関数を最小化する方向にモデルの重みを更新する代わりに、パッシブアグレッシブ分類器は、現在の例の分類エラーを最小化する方向に重みを適応させます。
- 積極性を維持する:この方法には、モデルの重みをどの程度強く適応させるかを決定する、積極性(C)と呼ばれるパラメータがあります。C値が大きいほど、適応方法はより積極的になり、値が小さいほど、適応はより弱くなります。
受動的-攻撃的分類器の利点
- オンライン学習に適しています:Passive-AggressiveClassifierは、新しいデータが到着すると更新されるため、データがストリームで到着するオンライン学習タスクに適しています。
- データ変更への適応性:この方法は、モデルを新しい状況に適応させるため、変化するデータに対しても優れたパフォーマンスを発揮します。
PassiveAggressiveClassifierの制限
- 攻撃性に対する感度パラメータの選択:積極性パラメータCの最適値を選択するには、データの特性に応じて調整が必要になる場合があります。
- 複雑なタスクに必ずしも適しているわけではないパッシブアグレッシブ分類器は、複雑な機能の依存関係を考慮する必要がある複雑なタスクでは高い精度を提供できない可能性があります。
- 重みの解釈:この方法を使用して取得されたモデルの重みは、線形回帰またはロジスティック回帰を使用して取得された重みと比較して解釈が難しい場合があります。
パッシブアグレッシブ分類器は、進化するデータや、新しい状況にモデルを迅速に適応させることが重要な状況での分類タスクに適した機械学習手法です。テキストデータ分析、画像分類、その他のタスクなど、さまざまな分野で応用されています。
2.15.1.PassiveAggressiveClassifierモデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでPassive-Aggressive(PA)分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_PassiveAgressiveClassifier.py # The code uses the Passive-Aggressive (PA) Classifier for the Iris dataset, converts the model to ONNX format, saves it, and evaluates its accuracy. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import PassiveAggressiveClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Passive-Aggressive (PA) Classifier model pa_classifier_model = PassiveAggressiveClassifier(max_iter=1000, random_state=42) # train the model on the entire dataset pa_classifier_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = pa_classifier_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Passive-Aggressive (PA) Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(pa_classifier_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "pa_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Passive-Aggressive (PA) Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Passive-Aggressive (PA) Classifier model:0.96
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.96 0.92 0.94 50
Python 2 0.92 0.96 0.94 50
Python
Python accuracy 0.96 150
Python macro avg 0.96 0.96 0.96 150
Python weighted avg 0.96 0.96 0.96 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\pa_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Passive-Aggressive (PA) Classifier model in ONNX format:0.96
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.96 0.92 0.94 50
Python 2 0.92 0.96 0.94 50
Python
Python accuracy 0.96 150
Python macro avg 0.96 0.96 0.96 150
Python weighted avg 0.96 0.96 0.96 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\pa_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Passive-Aggressive (PA) Classifier model in ONNX format:0.96
2.15.2.PassiveAggressiveClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_PassiveAgressiveClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "pa_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="PassiveAgressiveClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_PassiveAgressiveClassifier (EURUSD,H1) model:PassiveAgressiveClassifier sample=67 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,3.00,4.50,1.50] Iris_PassiveAgressiveClassifier (EURUSD,H1) model:PassiveAgressiveClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_PassiveAgressiveClassifier (EURUSD,H1) model:PassiveAgressiveClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_PassiveAgressiveClassifier (EURUSD,H1) model:PassiveAgressiveClassifier sample=85 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.40,3.00,4.50,1.50] Iris_PassiveAgressiveClassifier (EURUSD,H1) model:PassiveAgressiveClassifier sample=130 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.00,5.80,1.60] Iris_PassiveAgressiveClassifier (EURUSD,H1) model:PassiveAgressiveClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_PassiveAgressiveClassifier (EURUSD,H1) model:PassiveAgressiveClassifier correct results: 96.00% Iris_PassiveAgressiveClassifier (EURUSD,H1) model=PassiveAgressiveClassifier all samples accuracy=0.960000 Iris_PassiveAgressiveClassifier (EURUSD,H1) model=PassiveAgressiveClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は96%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.15.3.PassiveAggressiveClassifierのONNX表現
図29：Netronにおけるパッシブアグレッシブ(PA)分類器のONNX表現
2.16.Perceptron分類器
Perceptron分類器は、線形分離超平面に基づいて2つのクラスを分離するために使用される線形バイナリ分類器です。これは最も単純かつ最も古い機械学習手法の1つであり、その基本原理は、モデルの重み(係数)を訓練して、訓練データセットでの分類精度を最大化することです。
Perceptron分類器の動作原理
- 線形超平面:Perceptronは、特徴空間内に2つのクラスを分離する線形超平面を構築します。この超平面はモデルの重み(係数)によって決定されます。
- ウェイト訓練：最初は、重みはランダムに、またはゼロに初期化されます。次に、訓練データセット内の各オブジェクトについて、モデルは現在の重みに基づいてクラスを予測し、エラーが発生した場合は重みを調整します。すべてのオブジェクトが正しく分類されるか、最大反復回数に達するまで訓練は継続されます。
Perceptron分類器の利点
- シンプルさ:Perceptronは非常にシンプルなアルゴリズムであり、理解しやすく実装も簡単です。
- 高い訓練速度:Perceptronは、特に大規模なデータセットでは迅速に訓練でき、オンライン学習タスクに使用できます。
Perceptron分類器の制限
- 線形分離制約:Perceptronは、データが線形に分離可能な場合にのみ有効に機能します。データを線形に分離できない場合、Perceptronは高い精度を達成できない可能性があります。
- 初期重みに対する感度:重みの初期選択はアルゴリズムの収束に影響を与える可能性があります。初期の重みの選択が適切でないと、収束が遅くなったり、ニューロンがクラスを正しく分離できなくなったりする可能性があります。
- 確率を決定できない:Perceptronは、特定のタスクにとって重要となる可能性があるクラスメンバーシップの確率推定を提供しません。
Perceptron分類器は、データが線形に分離可能な単純なケースで役立つ、バイナリ分類の基本アルゴリズムです。また、多層ニューラルネットワークなどのより複雑な手法の基盤としても機能します。データが複雑な構造を持つより複雑なタスクでは、ロジスティック回帰やサポートベクトルマシン(SVM)などの他の方法の方が分類精度が高くなる可能性があることに留意することが重要です。
2.16.1.Perceptron分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでPerceptron分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_PerceptronClassifier.py # The code demonstrates the process of training Perceptron Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import Perceptron from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Perceptron Classifier model perceptron_model = Perceptron(max_iter=1000, random_state=42) # train the model on the entire dataset perceptron_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = perceptron_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Perceptron Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(perceptron_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "perceptron_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Perceptron Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Perceptron Classifier model:0.6133333333333333
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 0.80 0.89 50
Python 1 0.46 1.00 0.63 50
Python 2 1.00 0.04 0.08 50
Python
Python精度0.61150
Pythonマクロ平均0.820.610.53150
Python加重平均0.820.610.53150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\perceptron_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Perceptron Classifier model in ONNX format:0.6133333333333333
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 0.80 0.89 50
Python 1 0.46 1.00 0.63 50
Python 2 1.00 0.04 0.08 50
Python
Python精度0.61150
Pythonマクロ平均0.820.610.53150
Python加重平均0.820.610.53150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\perceptron_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Perceptron Classifier model in ONNX format:0.6133333333333333
2.16.2.Perceptron分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_PerceptronClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "perceptron_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="PerceptronClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=2 FAILED [class=1, true class=0] features=(4.90,3.00,1.40,0.20] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=9 FAILED [class=1, true class=0] features=(4.40,2.90,1.40,0.20] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=10 FAILED [class=1, true class=0] features=(4.90,3.10,1.50,0.10] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=13 FAILED [class=1, true class=0] features=(4.80,3.00,1.40,0.10] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=21 FAILED [class=1, true class=0] features=(5.40,3.40,1.70,0.20] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=26 FAILED [class=1, true class=0] features=(5.00,3.00,1.60,0.20] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=31 FAILED [class=1, true class=0] features=(4.80,3.10,1.60,0.20] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=35 FAILED [class=1, true class=0] features=(4.90,3.10,1.50,0.20] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=42 FAILED [class=1, true class=0] features=(4.50,2.30,1.30,0.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=46 FAILED [class=1, true class=0] features=(4.80,3.00,1.40,0.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=102 FAILED [class=1, true class=2] features=(5.80,2.70,5.10,1.90] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=103 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.10,3.00,5.90,2.10] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=104 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.90,5.60,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=105 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.50,3.00,5.80,2.20] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=106 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.60,3.00,6.60,2.10] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=108 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.30,2.90,6.30,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=109 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.70,2.50,5.80,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=110 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.60,6.10,2.50] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=111 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.50,3.20,5.10,2.00] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=112 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.40,2.70,5.30,1.90] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=113 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.80,3.00,5.50,2.10] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=114 FAILED [class=1, true class=2] features=(5.70,2.50,5.00,2.00] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=116 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.40,3.20,5.30,2.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=117 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.50,3.00,5.50,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=118 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.70,3.80,6.70,2.20] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=119 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.70,2.60,6.90,2.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=120 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,2.20,5.00,1.50] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=121 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.90,3.20,5.70,2.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=122 FAILED [class=1, true class=2] features=(5.60,2.80,4.90,2.00] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=123 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.70,2.80,6.70,2.00] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=124 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.70,4.90,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=125 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.70,3.30,5.70,2.10] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=126 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.20,6.00,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=127 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.20,2.80,4.80,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=128 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.10,3.00,4.90,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=129 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.40,2.80,5.60,2.10] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=130 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.00,5.80,1.60] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=131 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.40,2.80,6.10,1.90] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=132 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.90,3.80,6.40,2.00] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=133 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.40,2.80,5.60,2.20] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=135 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.10,2.60,5.60,1.40] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=136 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.70,3.00,6.10,2.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=137 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,3.40,5.60,2.40] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=138 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.40,3.10,5.50,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=139 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,3.00,4.80,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=140 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.90,3.10,5.40,2.10] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=141 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.70,3.10,5.60,2.40] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=142 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.90,3.10,5.10,2.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=143 FAILED [class=1, true class=2] features=(5.80,2.70,5.10,1.90] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=144 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.80,3.20,5.90,2.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=145 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.70,3.30,5.70,2.50] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=146 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.70,3.00,5.20,2.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=147 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.50,5.00,1.90] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=148 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.50,3.00,5.20,2.00] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=149 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.20,3.40,5.40,2.30] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier sample=150 FAILED [class=1, true class=2] features=(5.90,3.00,5.10,1.80] Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier correct results: 61.33% Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model=PerceptronClassifier all samples accuracy=0.613333 Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.70,4.90,1.80) Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier FAILED [class=1, true class=0] features=(4.90,3.10,1.50,0.10) Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier FAILED [class=1, true class=2] features=(5.80,2.70,5.10,1.90) Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier FAILED [class=1, true class=2] features=(7.10,3.00,5.90,2.10) Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model:PerceptronClassifier FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.90,5.60,1.80) Iris_PerceptronClassifier (EURUSD,H1) model=PerceptronClassifier batch test accuracy=0.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は61.33%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.16.3.Perceptron分類器のONNX表現
図30.NetronにおけるPerceptron分類器のONNX表現
2.17.確率的勾配降下法分類器
SGDClassifier（確率的勾配降下分類器）は、分類タスクに使用される機械学習手法です。これは線形モデルの特殊なケースであり、確率的勾配降下法を使用して訓練される線形分類器です。
SGD分類器の原則
- 線形超平面:SGD分類器は、2つのクラスを分離する多次元特徴空間内に線形超平面を構築します。この超平面はモデルの重み(係数)によって決定されます。
- 確率的勾配降下法:この方法は確率的勾配降下法を使用して訓練されます。つまり、データセット全体ではなく、訓練データセット(またはランダムに選択されたサブセット)内の各オブジェクトに対して重みの更新が実行されます。これにより、SGD分類器は大量のデータやオンライン学習に適したものになります。
- 損失関数:SGD分類器は、バイナリ分類のロジスティック損失関数やマルチクラス分類のソフトマックス損失関数などの損失関数を最適化します。
SGD分類器の利点
- 訓練速度:SGD分類器は、確率的勾配降下法のおかげで、特に大量のデータに対して迅速に訓練します。
- オンライン学習に適しています:この方法は、データがストリーミング形式で到着し、新しいデータが入るたびにモデルを更新する必要があるオンライン学習タスクに適しています。
SGD分類器の制限
- パラメータに対する感度:SGD分類器には、学習率や正則化パラメータなど、慎重な調整が必要なハイパーパラメータが多数あります。
- 重みの初期化:重みの初期選択は、収束とモデルの品質に影響を与える可能性があります。
- 局所最小値への収束:SGD法の確率的性質により、損失関数の局所的最小値に収束する可能性があり、モデルの品質に影響を与える可能性があります。
SGD分類器は、特に高速処理を必要とする大量のデータを扱う場合に、バイナリおよびマルチクラス分類タスクに使用できる多目的な機械学習手法です。高い分類精度を達成するには、ハイパーパラメータを適切に調整し、収束を監視することが重要です。
2.17.1.SGDClassifierモデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでSGD分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_SGDClassifier.py # The code demonstrates the process of training Stochastic Gradient Descent Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create an SGD Classifier model sgd_model = SGDClassifier(max_iter=1000, random_state=42) # train the model on the entire dataset sgd_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = sgd_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of SGD Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(sgd_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "sgd_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of SGD Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of SGD Classifier model:0.9333333333333333
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 0.96 1.00 0.98 50
Python 1 0.88 0.92 0.90 50
Python 2 0.96 0.88 0.92 50
Python
Python精度0.93150
Pythonマクロ平均0.930.930.93150
Python加重平均0.930.930.93150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\perceptron_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of SGD Classifier model in ONNX format:0.9333333333333333
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 0.96 1.00 0.98 50
Python 1 0.88 0.92 0.90 50
Python 2 0.96 0.88 0.92 50
Python
Python精度0.93150
Pythonマクロ平均0.930.930.93150
Python加重平均0.930.930.93150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\perceptron_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of SGD Classifier model in ONNX format:0.9333333333333333
2.17.2.SGDClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_SGDClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "sgd_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="SGDClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=65 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.60,2.90,3.60,1.30] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=86 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.00,3.40,4.50,1.60] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=120 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,2.20,5.00,1.50] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=124 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.70,4.90,1.80] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=127 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.20,2.80,4.80,1.80] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=130 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.00,5.80,1.60] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier sample=135 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.10,2.60,5.60,1.40] Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier correct results: 93.33% Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model=SGDClassifier all samples accuracy=0.933333 Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model:SGDClassifier FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.70,4.90,1.80) Iris_SGDClassifier (EURUSD,H1) model=SGDClassifier batch test accuracy=0.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は93.33%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.17.3.確率的勾配降下法分類器のONNX表現
図31：NetronにおけるSGDClassifierのONNX表現
2.18.GaussianNB分類器
GaussianNB分類器は、分類タスクに使用されるベイズ確率モデルに基づく機械学習手法です。これは単純ベイズ分類器のファミリーの一部であり、すべての特徴が独立しており、正規分布していると想定します。
ガウス単純ベイズ分類器の原理
- ベイジアンアプローチ:GNBはベイズの分類アプローチに基づいており、ベイズの定理を使用してオブジェクトが各クラスに属する確率を計算します。
- 素朴な仮定:GNBにおける重要な前提は、すべての特徴が独立しており、正規(ガウス)分布に従うということです。現実世界のデータでは、特徴は互いに相関していることが多いため、この仮定は単純であると考えられます。
- パラメータ推定:GNBモデルは、各クラス内の各特徴の分布のパラメータ(平均と標準偏差)を計算することにより、訓練データセットで訓練されます。
ガウス単純ベイズ分類器の利点
- シンプルさと訓練のスピード:GNBは非常にシンプルなアルゴリズムであり、大規模なデータセットでも迅速に訓練できます。
- 中小規模データへの有効性:GNBは、特に正規特徴分布の仮定が成り立つ場合に、少数または中数の特徴を持つ分類タスクに効果的です。
ガウス単純ベイズ分類器の制限
- 素朴な仮定:特徴の独立性と正規分布の仮定は、実際のデータに対して過度に単純化され、不正確になる可能性があり、分類の精度が低下します。
- 外れ値に対する感度：GNBは、データ内の外れ値によって正規分布のパラメータが大きく歪む可能性があるため、その影響を受けやすい場合があります。
- 機能の依存関係をキャプチャできない:独立性の仮定により、GNBは機能間の依存関係を考慮しません。
ガウス単純ベイズ分類器は、特に正規特徴分布の仮定がほぼ満たされている場合、単純な分類タスクに適しています。ただし、特徴が相関していたり、正規分布に従わなかったりするより複雑なタスクでは、サポートベクトルマシン(SVM)や勾配ブースティングなどの他の方法の方がより正確な結果が得られる可能性があります。
2.18.1.GaussianNB分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでGaussianNaiveBayes(GNB)分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_GaussianNaiveBayesClassifier.py # The code demonstrates the process of training Gaussian Naive Bayes Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Gaussian Naive Bayes (GNB) Classifier model gnb_model = GaussianNB() # train the model on the entire dataset gnb_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = gnb_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Gaussian Naive Bayes (GNB) Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(gnb_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "gnb_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Gaussian Naive Bayes (GNB) Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Gaussian Naive Bayes (GNB) Classifier model:0.96
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.94 0.94 0.94 50
Python 2 0.94 0.94 0.94 50
Python
Python accuracy 0.96 150
Python macro avg 0.96 0.96 0.96 150
Python weighted avg 0.96 0.96 0.96 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\gnb_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Gaussian Naive Bayes (GNB) Classifier model in ONNX format:0.96
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.94 0.94 0.94 50
Python 2 0.94 0.94 0.94 50
Python
Python accuracy 0.96 150
Python macro avg 0.96 0.96 0.96 150
Python weighted avg 0.96 0.96 0.96 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\gnb_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Gaussian Naive Bayes (GNB) Classifier model in ONNX format:0.96
2.18.2.GaussianNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_GaussianNaiveBayesClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "gnb_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="GaussianNaiveBayesClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_GaussianNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:GaussianNaiveBayesClassifier sample=53 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.90,3.10,4.90,1.50] Iris_GaussianNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:GaussianNaiveBayesClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_GaussianNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:GaussianNaiveBayesClassifier sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_GaussianNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:GaussianNaiveBayesClassifier sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_GaussianNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:GaussianNaiveBayesClassifier sample=120 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,2.20,5.00,1.50] Iris_GaussianNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:GaussianNaiveBayesClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_GaussianNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:GaussianNaiveBayesClassifier correct results: 96.00% Iris_GaussianNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model=GaussianNaiveBayesClassifier all samples accuracy=0.960000 Iris_GaussianNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model=GaussianNaiveBayesClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は96%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.18.3.GaussianNB分類器のONNX表現
図32：NetronにおけるGaussianNB分類器のONNX表現
2.19.MultinomialNB分類器
MultinomialNB分類器は、ベイズ確率モデルに基づく機械学習手法であり、特にテキスト処理における分類タスクに使用されます。これは単純ベイズ分類器のバリエーションの1つであり、特徴がテキスト内の単語の出現回数などのカウントを表すことを前提としています。
MultinomialNBの原理
- ベイジアンアプローチ:MNBはベイズの定理を使用して各クラスに属するオブジェクトの可能性を計算する、ベイズ分類アプローチにも従います。
- 多項分布の仮定:MNBの主な前提は、特徴がテキスト内の単語の出現回数などのカウントを表し、多項分布に従うというものです。この仮定はテキストデータの場合によく当てはまります。
- パラメータ推定:MNBモデルは、各クラス内の各機能の分布のパラメータを計算することにより、訓練データセットで訓練されます。
MultinomialNBの利点
- テキスト処理の有効性:MNBは、特徴数の仮定により、テキスト分類やスパムフィルタリングなどのテキストデータの分析に関連するタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
- シンプルさと訓練のスピード:他の単純ベイズ分類器と同様に、MNBは、大量のテキストデータでも迅速に訓練できる簡単なアルゴリズムです。
MultinomialNBの制限
- 素朴な仮定:特徴の多項分布の仮定は、特に特徴が複雑な構造を持つ場合には、現実世界のデータに対して過度に単純化され、不正確になる可能性があります。
- 語順を説明できない:MNBは、特定のテキスト分析タスクで重要になる可能性があるテキスト内の単語の順序を考慮しません。
- 珍しい単語に対する感受性:MNBはまれな単語に敏感であり、出現回数が不十分だと分類の精度が低下する可能性があります。
MultinomialNBは、特にテキスト内の単語数などのカウントに特徴が関連している場合に、テキスト分析タスクに役立つ方法です。これは、テキスト分類、ドキュメント分類、およびその他のテキスト分析のための自然言語処理(NLP)で広く使用されています。
2.19.1.MultinomialNB分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでMultinomialNB分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier.py # The code demonstrates the process of training Multinomial Naive Bayes (MNB) Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Multinomial Naive Bayes (MNB) Classifier model mnb_model = MultinomialNB() # train the model on the entire dataset mnb_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = mnb_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Multinomial Naive Bayes (MNB) Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(mnb_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "mnb_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Multinomial Naive Bayes (MNB) Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Multinomial Naive Bayes (MNB) Classifier model:0.9533333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.94 0.92 0.93 50
Python 2 0.92 0.94 0.93 50
Python
Python精度0.95150
Pythonマクロ平均0.950.950.95150
Python加重平均0.950.950.95150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\mnb_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Multinomial Naive Bayes (MNB) Classifier model in ONNX format:0.9533333333333334
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.94 0.92 0.93 50
Python 2 0.92 0.94 0.93 50
Python
Python精度0.95150
Pythonマクロ平均0.950.950.95150
Python加重平均0.950.950.95150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\mnb_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Multinomial Naive Bayes (MNB) Classifier model in ONNX format:0.9533333333333334
2.19.2.MultinomialNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "mnb_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="MultinomialNaiveBayesClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:MultinomialNaiveBayesClassifier sample=69 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.20,2.20,4.50,1.50] Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:MultinomialNaiveBayesClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:MultinomialNaiveBayesClassifier sample=73 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50] Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:MultinomialNaiveBayesClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:MultinomialNaiveBayesClassifier sample=130 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.20,3.00,5.80,1.60] Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:MultinomialNaiveBayesClassifier sample=132 FAILED [class=1, true class=2] features=(7.90,3.80,6.40,2.00] Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:MultinomialNaiveBayesClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:MultinomialNaiveBayesClassifier correct results: 95.33% Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model=MultinomialNaiveBayesClassifier all samples accuracy=0.953333 Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model:MultinomialNaiveBayesClassifier FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50) Iris_MultinomialNaiveBayesClassifier (EURUSD,H1) model=MultinomialNaiveBayesClassifier batch test accuracy=0.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は95.33%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.19.3.MultinomialNB分類器のONNX表現
図33：NetronにおけるMultinomialNB分類器のONNX表現
2.20.補集合単純ベイズ（CNB）分類器
ComplementNB分類器は、1つのクラスが他のクラスよりも大幅に多く存在する可能性がある不均衡なデータを処理するように特別に設計された、単純ベイズ分類器のバリエーションです。この分類器は、クラスの不均衡に対処するために古典的な単純ベイズ法を採用しています。
補集合単純ベイズ分類器の原理
- ベイジアンアプローチ:他のベイズ分類器と同様に、CNBは分類に対してベイズのアプローチを採用し、ベイズの定理を使用してオブジェクトが各クラスに属する確率を計算します。
- 階級の不均衡への対処:CNBの主な目的は、階級の不均衡を是正することです。標準的な単純ベイズ法のようにクラス内の特徴の確率を考慮する代わりに、CNBはクラス外の特徴の確率を考慮しようとします。これは、あるクラスの代表性が他のクラスよりも大幅に低い場合に特に役立ちます。
- パラメータ推定:CNBモデルは、クラス外の各特徴の分布のパラメータを計算することにより、訓練データセットで訓練されます。
補集合単純ベイズ分類器の利点
- 不均衡データへの適合性:CNBは、クラスの頻度が異なる不均衡なデータを使用した分類タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
- シンプルさと訓練のスピード:他の単純ベイズ分類器と同様に、CNBは大量のデータでも迅速に訓練できるシンプルなアルゴリズムです。
補集合単純ベイズ分類器の制限
- 正規化パラメータの選択に対する感度:他のベイズ法と同様に、正規化パラメータに適切な値を選択するには、調整と評価が必要になる場合があります。
- 素朴な仮定:他の単純ベイズ分類器と同様に、CNBは特徴の独立性を前提としていますが、これは一部のタスクでは過度に単純化される可能性があります。
補集合単純ベイズ分類器は、不均衡なデータを扱う分類タスク、特に1つのクラスが他のクラスよりも大幅に少ない場合に適しています。これは、感情分析やスパムフィルタリングなど、クラス間で単語が大きく不均衡になる可能性があるテキスト分類タスクで特に役立ちます。
2.20.1.ComplementNB分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでComplementNB分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_CNBClassifier.py # The code demonstrates the process of training Complement Naive Bayes (CNB) Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.naive_bayes import ComplementNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Complement Naive Bayes (CNB) Classifier model cnb_model = ComplementNB() # train the model on the entire dataset cnb_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = cnb_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Complement Naive Bayes (CNB) Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(cnb_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "cnb_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Complement Naive Bayes (CNB) Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Complement Naive Bayes (CNB) Classifier model:0.6666666666666666
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 0.96 1.00 0.98 50
Python 1 0.00 0.00 0.00 50
Python 2 0.51 1.00 0.68 50
Python
Python精度0.67150
Pythonマクロ平均0.490.670.55150
Python加重平均0.490.670.55150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\cnb_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Complement Naive Bayes (CNB) Classifier model in ONNX format:0.6666666666666666
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 0.96 1.00 0.98 50
Python 1 0.00 0.00 0.00 50
Python 2 0.51 1.00 0.68 50
Python
Python精度0.67150
Pythonマクロ平均0.490.670.55150
Python加重平均0.490.670.55150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\cnb_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Complement Naive Bayes (CNB) Classifier model in ONNX format:0.6666666666666666
2.20.2.ComplementNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_CNBClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "cnb_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="CNBClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=51 FAILED [class=2, true class=1] features=(7.00,3.20,4.70,1.40] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=52 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.40,3.20,4.50,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=53 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.90,3.10,4.90,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=54 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.50,2.30,4.00,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=55 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.50,2.80,4.60,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=56 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.70,2.80,4.50,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=57 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,3.30,4.70,1.60] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=58 FAILED [class=2, true class=1] features=(4.90,2.40,3.30,1.00] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=59 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.60,2.90,4.60,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=60 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.20,2.70,3.90,1.40] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=61 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.00,2.00,3.50,1.00] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=62 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.00,4.20,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=63 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.20,4.00,1.00] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=64 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.10,2.90,4.70,1.40] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=65 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,2.90,3.60,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=66 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.10,4.40,1.40] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=67 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,3.00,4.50,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=68 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.80,2.70,4.10,1.00] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=69 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.20,2.20,4.50,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=70 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,2.50,3.90,1.10] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=72 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.10,2.80,4.00,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=73 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=74 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.10,2.80,4.70,1.20] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=75 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.40,2.90,4.30,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=76 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.60,3.00,4.40,1.40] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=77 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.80,2.80,4.80,1.40] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=79 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.90,4.50,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=80 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.70,2.60,3.50,1.00] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=81 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.50,2.40,3.80,1.10] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=82 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.50,2.40,3.70,1.00] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=83 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.80,2.70,3.90,1.20] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=85 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.40,3.00,4.50,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=86 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,3.40,4.50,1.60] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=87 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.10,4.70,1.50] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=88 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.30,4.40,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=89 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,3.00,4.10,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=90 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.50,2.50,4.00,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=91 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.50,2.60,4.40,1.20] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=92 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.10,3.00,4.60,1.40] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=93 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.80,2.60,4.00,1.20] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=94 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.00,2.30,3.30,1.00] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=95 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.60,2.70,4.20,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=96 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.70,3.00,4.20,1.20] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=97 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.70,2.90,4.20,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=98 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.20,2.90,4.30,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=99 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.10,2.50,3.00,1.10] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier sample=100 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.70,2.80,4.10,1.30] Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier correct results: 66.67% Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model=CNBClassifier all samples accuracy=0.666667 Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50) Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier FAILED [class=2, true class=1] features=(7.00,3.20,4.70,1.40) Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model:CNBClassifier FAILED [class=2, true class=1] features=(6.40,3.20,4.50,1.50) Iris_CNBClassifier (EURUSD,H1) model=CNBClassifier batch test accuracy=0.000000完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は66.67%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.20.3.ComplementNB分類器のONNX表現
図34：NetronにおけるComplementNB分類器のONNX表現
2.21.BernoulliNB分類器
BernoulliNB分類器は、バイナリ分類タスクに使用される単純ベイズ分類器の別のバリエーションです。この分類器は、テキスト分析など、特徴がテキスト内の単語の有無である可能性がある場合など、特徴がバイナリデータとして表される状況で特に役立ちます。
BernoulliNB分類器の原理
- ベイジアンアプローチ：他のベイズ分類器と同様に、BNBは分類に対してベイズのアプローチに従い、ベイズの定理を使用してオブジェクトが各クラスに属する確率を計算します。
- バイナリ機能の仮定:BNBの主な前提は、特徴がバイナリデータとして表現される、つまり、特徴は1と0などの2つの値のみを持つことができるということです。1は特徴の存在を表し、0は特徴の不在を表します。
- パラメータ推定:BNBモデルは、各クラスの各特徴の分布のパラメータを計算することによって、訓練データセットで訓練されます。
BernoulliNB分類器の利点
- バイナリデータに対する有効性:BNBは、特徴がバイナリデータとして表現されるタスクで効果的に機能し、テキスト分析やイベント分類で特に役立ちます。
- シンプルさと訓練のスピード:他の単純ベイズ分類器と同様に、BNBはすぐに訓練できるシンプルなアルゴリズムです。
BernoulliNB分類器の制限
- バイナリ機能の制限:BNBは、特徴がバイナリではないタスクには適していません。特徴に2つ以上の値がある場合、BNBはその情報を考慮しません。
- 素朴な仮定:他の単純ベイズ分類器と同様に、BNBは特徴の独立性を前提としていますが、これは一部のタスクでは過度に単純化される可能性があります。
BernoulliNB分類器は、テキストの感情分析やスパム分類など、バイナリ機能を備えたバイナリ分類タスクに適しています。使いやすく、このタイプのデータで優れたパフォーマンスを発揮します。
2.21.1.BernoulliNB分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでBernoulliNaiveBayes(BNB)分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_BNBClassifier.py # The code demonstrates the process of training Bernoulli Naive Bayes (BNB) Classifier on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Bernoulli Naive Bayes (BNB) Classifier model bnb_model = BernoulliNB() # train the model on the entire dataset bnb_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = bnb_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Bernoulli Naive Bayes (BNB) Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(bnb_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "bnb_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Bernoulli Naive Bayes (BNB) Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Bernoulli Naive Bayes (BNB) Classifier model:0.3333333333333333
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 0.33 1.00 0.50 50
Python 1 0.00 0.00 0.00 50
Python 2 0.00 0.00 0.00 50
Python
Python accuracy 0.33 150
Python macro avg 0.11 0.33 0.17 150
Python weighted avg 0.11 0.33 0.17 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\bnb_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Bernoulli Naive Bayes (BNB) Classifier model in ONNX format:0.3333333333333333
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Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Bernoulli Naive Bayes (BNB) Classifier model in ONNX format:0.3333333333333333
2.21.2.BernoulliNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_BNBClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "bnb_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="BNBClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=51 FAILED [class=0, true class=1] features=(7.00,3.20,4.70,1.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=52 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.40,3.20,4.50,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=53 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.90,3.10,4.90,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=54 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.50,2.30,4.00,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=55 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.50,2.80,4.60,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=56 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.70,2.80,4.50,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=57 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.30,3.30,4.70,1.60] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=58 FAILED [class=0, true class=1] features=(4.90,2.40,3.30,1.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=59 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.60,2.90,4.60,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=60 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.20,2.70,3.90,1.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=61 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.00,2.00,3.50,1.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=62 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.90,3.00,4.20,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=63 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.00,2.20,4.00,1.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=64 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.10,2.90,4.70,1.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=65 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.60,2.90,3.60,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=66 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.70,3.10,4.40,1.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=67 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.60,3.00,4.50,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=68 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.80,2.70,4.10,1.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=69 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.20,2.20,4.50,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=70 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.60,2.50,3.90,1.10] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=71 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=72 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.10,2.80,4.00,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=73 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=74 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.10,2.80,4.70,1.20] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=75 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.40,2.90,4.30,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=76 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.60,3.00,4.40,1.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=77 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.80,2.80,4.80,1.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=78 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=79 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.00,2.90,4.50,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=80 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.70,2.60,3.50,1.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=81 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.50,2.40,3.80,1.10] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=82 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.50,2.40,3.70,1.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=83 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.80,2.70,3.90,1.20] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=84 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=85 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.40,3.00,4.50,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=86 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.00,3.40,4.50,1.60] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=87 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.70,3.10,4.70,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=88 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.30,2.30,4.40,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=89 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.60,3.00,4.10,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=90 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.50,2.50,4.00,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=91 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.50,2.60,4.40,1.20] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=92 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.10,3.00,4.60,1.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=93 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.80,2.60,4.00,1.20] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=94 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.00,2.30,3.30,1.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=95 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.60,2.70,4.20,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=96 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.70,3.00,4.20,1.20] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=97 FAILED [class=0, true class=1] features=(5.70,2.90,4.20,1.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=98 FAILED [class=0, true class=1] features=(6.20,2.90,4.30,1.30] 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Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=115 FAILED [class=0, true class=2] features=(5.80,2.80,5.10,2.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=116 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.40,3.20,5.30,2.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=117 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.50,3.00,5.50,1.80] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=118 FAILED [class=0, true class=2] features=(7.70,3.80,6.70,2.20] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=119 FAILED [class=0, true class=2] features=(7.70,2.60,6.90,2.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=120 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.00,2.20,5.00,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=121 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.90,3.20,5.70,2.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=122 FAILED [class=0, true class=2] features=(5.60,2.80,4.90,2.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=123 FAILED [class=0, true class=2] features=(7.70,2.80,6.70,2.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=124 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.30,2.70,4.90,1.80] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=125 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.70,3.30,5.70,2.10] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=126 FAILED [class=0, true class=2] features=(7.20,3.20,6.00,1.80] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=127 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.20,2.80,4.80,1.80] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=128 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.10,3.00,4.90,1.80] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=129 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.40,2.80,5.60,2.10] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=130 FAILED [class=0, true class=2] features=(7.20,3.00,5.80,1.60] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=131 FAILED [class=0, true class=2] features=(7.40,2.80,6.10,1.90] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=132 FAILED [class=0, true class=2] features=(7.90,3.80,6.40,2.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=133 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.40,2.80,5.60,2.20] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=134 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=135 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.10,2.60,5.60,1.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=136 FAILED [class=0, true class=2] features=(7.70,3.00,6.10,2.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=137 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.30,3.40,5.60,2.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=138 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.40,3.10,5.50,1.80] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=139 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.00,3.00,4.80,1.80] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=140 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.90,3.10,5.40,2.10] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=141 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.70,3.10,5.60,2.40] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=142 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.90,3.10,5.10,2.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=143 FAILED [class=0, true class=2] features=(5.80,2.70,5.10,1.90] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=144 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.80,3.20,5.90,2.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=145 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.70,3.30,5.70,2.50] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=146 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.70,3.00,5.20,2.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=147 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.30,2.50,5.00,1.90] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=148 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.50,3.00,5.20,2.00] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=149 FAILED [class=0, true class=2] features=(6.20,3.40,5.40,2.30] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier sample=150 FAILED [class=0, true class=2] features=(5.90,3.00,5.10,1.80] Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier correct results: 33.33% Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model=BNBClassifier all samples accuracy=0.333333 Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier FAILED [class=0, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50) Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier FAILED [class=0, true class=2] features=(6.30,2.70,4.90,1.80) Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier FAILED [class=0, true class=1] features=(7.00,3.20,4.70,1.40) Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier FAILED [class=0, true class=1] features=(6.40,3.20,4.50,1.50) Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier FAILED [class=0, true class=2] features=(6.30,3.30,6.00,2.50) Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier FAILED [class=0, true class=2] features=(5.80,2.70,5.10,1.90) Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier FAILED [class=0, true class=2] features=(7.10,3.00,5.90,2.10) Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model:BNBClassifier FAILED [class=0, true class=2] features=(6.30,2.90,5.60,1.80) Iris_BNBClassifier (EURUSD,H1) model=BNBClassifier batch test accuracy=0.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は33.33%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.21.3.BernoulliNB分類器のONNX表現
図35：BernoulliNB分類器のONNX表現
2.22.MLPClassifier
多層Perceptron(MLP)分類器は、分類タスクに使用される多層ニューラルネットワークです。入力層、隠れ層、出力層を含む複数のニューロン層で構成されています。MLP分類器は、データ内の複雑な非線形依存関係を学習する機能を備えています。
MLP分類器の原則
- マルチレイヤーアーキテクチャ:MLP分類器には、入力層、1つ以上の隠し層、および出力層を含む多層アーキテクチャがあります。層内の各ニューロンは、学習された重みを使用して隣接する層のニューロンに接続されます。
- 活性化関数:各ニューロン内では活性化関数が適用され、モデルに非線形性が導入され、MLP分類器が複雑なデータ依存関係をモデル化できるようになります。
- バックプロパゲーションによる訓練:MLP分類器はバックプロパゲーション法を使用して訓練され、モデルの予測と実際のクラスラベル間の誤差を最小限に抑えます。
MLP分類器の利点
- 複雑な依存関係をモデル化する機能:MLP分類器は、データ内の複雑な非線形依存関係を学習できるため、単純な線形モデルでは不十分なタスクでも優れたパフォーマンスを発揮できます。
- 汎用性:MLP分類器は、マルチクラス分類やマルチタスク問題など、幅広い分類タスクに使用できます。
MLP分類器の制限
- ハイパーパラメータに対する感度:MLP分類器には、隠し層の数、各層のニューロンの数、学習率など、多くのハイパーパラメータがあります。これらのパラメータを調整するには時間がかかり、多くのリソースを消費する可能性があります。
- 大量のデータの要件:MLP分類器では、特にモデルに多くのパラメータがある場合、過剰適合を避けるために大量の訓練データが必要です。
- 過剰適合モデルのパラメータが多すぎるかデータが不十分な場合、モデルが過剰適合し、新しいデータに対するパフォーマンスが低下する可能性があります。
MLP分類器は、特にデータが複雑な依存関係を示す場合の分類タスクに強力なツールです。機械学習やディープラーニングの分野では、さまざまな分類問題を解決するためによく使用されます。ただし、このモデルを正常に適用するには、ハイパーパラメータを適切に調整し、十分な量の訓練データを確保することが不可欠です。
2.22.1.MLPClassifierモデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでMLPClassifierを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_MLPClassifier.py # The code demonstrates the process of training Multilayer Perceptron Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Multilayer Perceptron (MLP) Classifier model mlp_model = MLPClassifier(max_iter=1000, random_state=42) # train the model on the entire dataset mlp_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = mlp_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Multilayer Perceptron (MLP) Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(mlp_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path +"mlp_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Multilayer Perceptron (MLP) Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Multilayer Perceptron (MLP) Classifier model:0.98
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 0.94 0.97 50
Python 2 0.94 1.00 0.97 50
Python
Python accuracy 0.98 150
Python macro avg 0.98 0.98 0.98 150
Python weighted avg 0.98 0.98 0.98 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\mlp_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Multilayer Perceptron (MLP) Classifier model in ONNX format:0.98
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 0.94 0.97 50
Python 2 0.94 1.00 0.97 50
Python
Python accuracy 0.98 150
Python macro avg 0.98 0.98 0.98 150
Python weighted avg 0.98 0.98 0.98 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\mlp_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Multilayer Perceptron (MLP) Classifier model in ONNX format:0.98
2.22.2.MLPClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_MLPClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "mlp_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="MLPClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_MLPClassifier (EURUSD,H1) model:MLPClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_MLPClassifier (EURUSD,H1) model:MLPClassifier sample=73 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50] Iris_MLPClassifier (EURUSD,H1) model:MLPClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_MLPClassifier (EURUSD,H1) model:MLPClassifier correct results: 98.00% Iris_MLPClassifier (EURUSD,H1) model=MLPClassifier all samples accuracy=0.980000 Iris_MLPClassifier (EURUSD,H1) model:MLPClassifier FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50) Iris_MLPClassifier (EURUSD,H1) model=MLPClassifier batch test accuracy=0.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は98%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.22.3.MLPClassifierのONNX表現
図36：NetronにおけるMLPClassifierのONNX表現
2.23.LinearDiscriminantAnalysis分類器
LinearDiscriminantAnalysis分類器は、分類タスクに使用される機械学習手法です。これは、次元削減法と低次元空間での分類のファミリーに属します。LDAは、クラス間の分離を最大化するために超平面を構築します。
LDA分類器の原理
- 次元削減:LDAの中心的な考え方は次元削減です。データクラスが最大限に分離された新しい特徴空間を見つけることを目的としています。
- 分離を最大化する:LDAは、異なるクラスの特徴の平均値の差を最大化し、各クラス内の分散を最小化する超平面(特徴の線形結合)を構築します。
- 訓練パラメータ:LDAモデルは訓練データセットで訓練され、ハイパープレーンのパラメータと新しい特徴空間へのデータ投影を計算します。
LDA分類器の利点
- クラス分離の改善:LDAは、特に元の特徴空間でクラスが大きく重複している場合に、データ内のクラス分離を大幅に改善できます。
- 次元削減:LDAはデータの次元削減にも使用でき、視覚化や計算の複雑さの軽減に役立ちます。
LDA分類器の制限
- 正規性仮定:LDAでは、特徴が正規分布に従い、クラスが等しい共分散行列を持つと想定されます。これらの仮定が満たされない場合、LDAは精度の低い結果を提供する可能性があります。
- 外れ値に対する感度：LDAは、データ内の外れ値がモデルパラメータの計算に影響を与える可能性があるため、その影響を受けやすい場合があります。
- 多クラス分類における課題:LDAはもともとバイナリ分類用に開発されたもので、マルチクラスタスクへの拡張には適応が必要です。
LDA分類器は、特にクラス分離を改善する必要がある場合、分類および次元削減タスクに役立つ方法です。統計、生物学、医療分析などの分野で、データの分析や分類によく使用されます。
2.23.1.LinearDiscriminantAnalysis分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでLinearDiscriminantAnalysis分類器を訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_LDAClassifier.py # The code demonstrates the process of training Linear Discriminant Analysis (LDA) Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Linear Discriminant Analysis (LDA) Classifier model lda_model = LinearDiscriminantAnalysis() # train the model on the entire dataset lda_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = lda_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Linear Discriminant Analysis (LDA) Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(lda_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path +"lda_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Linear Discriminant Analysis (LDA) Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Linear Discriminant Analysis (LDA) Classifier model:0.98
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.96 0.97 50
Python 2 0.96 0.98 0.97 50
Python
Python accuracy 0.98 150
Python macro avg 0.98 0.98 0.98 150
Python weighted avg 0.98 0.98 0.98 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\lda_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Linear Discriminant Analysis (LDA) Classifier model in ONNX format:0.98
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.96 0.97 50
Python 2 0.96 0.98 0.97 50
Python
Python accuracy 0.98 150
Python macro avg 0.98 0.98 0.98 150
Python weighted avg 0.98 0.98 0.98 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\lda_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Linear Discriminant Analysis (LDA) Classifier model in ONNX format:0.98
2.23.2.LinearDiscriminantAnalysis分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_LDAClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "lda_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="LDAClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_LDAClassifier (EURUSD,H1) model:LDAClassifier sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_LDAClassifier (EURUSD,H1) model:LDAClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_LDAClassifier (EURUSD,H1) model:LDAClassifier sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_LDAClassifier (EURUSD,H1) model:LDAClassifier correct results: 98.00% Iris_LDAClassifier (EURUSD,H1) model=LDAClassifier all samples accuracy=0.980000 Iris_LDAClassifier (EURUSD,H1) model=LDAClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は98%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.23.3.LinearDiscriminantAnalysis分類器のONNX表現
図37：NetronにおけるLinearDiscriminantAnalysis分類器のONNX表現
2.24.ヒストグラディエントブースティング
HistGradientBoostingClassifierは、勾配ブースティングファミリーに属し、分類タスク用に設計された機械学習アルゴリズムです。これは、データ分析や機械学習で広く使用されている効率的で強力な方法です。
HistGradientBoostingClassifierの原理
- 勾配ブースティング:HistGradientBoostingClassifierは、分類を改善するために決定木のアンサンブルを構築する勾配ブースティング法に基づいています。これは、弱いモデルを順番に訓練し、以前のモデルのエラーを修正することによって行われます。
- ヒストグラムの使用法:名前の「Hist」は、このアルゴリズムが効率的なデータ処理のためにヒストグラムを使用することを示しています。HistGradientBoostingは、網羅的な特徴の列挙の代わりに、特徴のヒストグラムを構築し、迅速な決定木の構築を可能にします。
- 残差に関する訓練:他の勾配ブースティング手法と同様に、Hist勾配ブースティングは、以前のモデルの残差に基づいて各新しいツリーを訓練し、予測を改良します。
HistGradientBoostingClassifierの利点
- 高い正確性：HistGradientBoostingClassifierは通常、特に多数のツリーを使用する場合に高い分類精度を提供します。
- 効率：ヒストグラムを使用すると、アルゴリズムは大規模なデータセットを効率的に処理し、アンサンブルを迅速に構築できます。
- 異種データを処理する能力:このアルゴリズムは、カテゴリや数値の特徴を含む異種データを処理できます。
HistGradientBoostingClassifierの制限
- 過剰適合に対する感度:パラメータが適切に調整されていない場合、または多数のツリーが使用されている場合、HistGradientBoostingClassifierは過剰適合になりやすい可能性があります。
- パラメータ調整：他の勾配ブースティングアルゴリズムと同様に、Hist勾配ブースティングでも最適なパフォーマンスを得るには慎重なパラメータ調整が必要です。
HistGradientBoostingClassifierは、データ処理において高い精度と効率性を提供する分類および回帰タスク用の強力なアルゴリズムです。データ分析、バイオインフォマティクス、金融など、さまざまな分野で応用されています。
2.24.1.ヒストグラムベースのGradientBoostingClassifierモデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでヒストグラムベースのGradientBoostingClassifierを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_HistGradientBoostingClassifier.py # The code demonstrates the process of training Histogram-Based Gradient Boosting Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.experimental import enable_hist_gradient_boosting from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a Histogram-Based Gradient Boosting Classifier model hist_gradient_boosting_model = HistGradientBoostingClassifier(random_state=42) # train the model on the entire dataset hist_gradient_boosting_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = hist_gradient_boosting_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of Hist Gradient Boosting Classifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(hist_gradient_boosting_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path +"hist_gradient_boosting_classifier_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of Hist Gradient Boosting Classifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Hist Gradient Boosting Classifier model:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\hist_gradient_boosting_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Hist Gradient Boosting Classifier model in ONNX format:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\hist_gradient_boosting_classifier_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of Hist Gradient Boosting Classifier model in ONNX format:1.0
2.24.2.ヒストグラムベースのGradientBoostingClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_HistGradientBoostingClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "hist_gradient_boosting_classifier_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="HistGradientBoostingClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_HistGradientBoostingClassifier (EURUSD,H1) model:HistGradientBoostingClassifier correct results: 100.00% Iris_HistGradientBoostingClassifier (EURUSD,H1) model=HistGradientBoostingClassifier all samples accuracy=1.000000 Iris_HistGradientBoostingClassifier (EURUSD,H1) model=HistGradientBoostingClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は100%であり、これは元のモデルの精度に対応します。
2.24.3.ヒストグラムベースのGradientBoostingClassifierのONNX表現
図38：NetronにおけるヒストグラムベースのGradientBoostingClassifierのONNX表現
2.25.CategoricalNB分類器
CategoricalNBはベイズの定理に基づいた分類アルゴリズムです。これは、カテゴリ特徴を持つデータセット用に特別に設計されており、テキスト分類、スパム検出、および離散データを含むその他のアプリケーションで広く使用されています。
CategoricalNBの原則
- 単純ベイズ分類器:CategoricalNBは、ベイズの定理に基づく単純ベイズ分類器の一種です。クラスが与えられた各特徴の条件付き確率を使用して、一連の特徴が特定のクラスに属する確率を計算します。
- カテゴリの特徴:正規分布を持つ連続的な特徴を想定するガウス単純ベイズ分類器とは異なり、CategoricalNBはカテゴリ特徴を持つデータセットに適しています。各クラスの各特徴の確率分布をモデル化します。
- 独立性の仮定:単純ベイズ分類器の「単純」は、特徴の独立性を仮定することから来ています。CategoricalNBは、クラスが与えられた場合、特徴は条件付きで独立していると想定します。この仮定は実際には必ずしも満たされるわけではないにもかかわらず、単純ベイズ法は多くの現実世界のデータセットで良好なパフォーマンスを発揮します。
CategoricalNBの利点
- 効率：CategoricalNBは計算効率が高く、大規模なデータセットに拡張可能です。最小限のメモリしか必要とせず、高速な予測を提供できます。
- 解釈可能性その確率的な性質により、CategoricalNBは解釈可能になります。どの機能が予測に影響を与えるかについての洞察を提供できます。
- カテゴリデータの処理:CategoricalNBは、カテゴリ特徴を持つデータセット用に特別に設計されています。テキストデータやその他の個別の機能タイプを効率的に処理できます。
- ベースラインパフォーマンス:これは多くの場合、テキスト分類タスクの強力なベースラインモデルとして機能し、小規模なデータセットではより複雑なアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
CategoricalNBの制限
- 独立性の仮定:特徴の独立性の仮定は、すべてのデータセットに当てはまるとは限りません。特徴の依存性が高い場合、CategoricalNBのパフォーマンスが低下する可能性があります。
- 特徴スケーリングに対する感度:CategoricalNBはカテゴリデータで動作するため、特徴のスケーリングは必要ありません。ただし、場合によっては、カテゴリ特徴をさまざまな方法で正規化またはエンコードすると、パフォーマンスに影響する可能性があります。
- 限られた表現力CategoricalNBは、ディープラーニングモデルなどのより複雑なアルゴリズムと同様に、複雑なデータ依存関係をキャプチャできない可能性があります。
- 欠損データの処理:データセットには欠損値がないことを前提としており、欠損値は前処理する必要があります。
CategoricalNBは、カテゴリ特徴を持つデータセットに特に適した貴重な分類アルゴリズムです。シンプルさ、効率性、解釈のしやすさにより、さまざまな分類タスクに役立つツールとなります。独立性の仮定などの制限にもかかわらず、テキスト分類や離散データが支配的なその他のタスクでは、依然として人気のある選択肢となっています。カテゴリデータを扱う場合、CategoricalNBをベースラインモデルとして検討することが合理的な選択となることがよくあります。ただし、特にデータに機能の依存関係がある場合は、より複雑なモデルと比較してパフォーマンスを評価することが重要です。
2.25.1.CategoricalNB分類器モデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでCategoricalNB分類器を訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_CategoricalNBClassifier.py # The code demonstrates the process of training CategoricalNB Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create a CategoricalNB model categorical_nb_model = CategoricalNB() # train the model on the entire dataset categorical_nb_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = categorical_nb_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of CategoricalNB model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(categorical_nb_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "categorical_nb_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of CategoricalNB model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of CategoricalNB model:0.9333333333333333
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.86 0.96 0.91 50
Python 2 0.95 0.84 0.89 50
Python
Python精度0.93150
Pythonマクロ平均0.940.930.93150
Python加重平均0.940.930.93150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\categorical_nb_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of CategoricalNB model in ONNX format:0.9333333333333333
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.86 0.96 0.91 50
Python 2 0.95 0.84 0.89 50
Python
Python精度0.93150
Pythonマクロ平均0.940.930.93150
Python加重平均0.940.930.93150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\categorical_nb_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of CategoricalNB model in ONNX format:0.9333333333333333
2.25.2.CategoricalNB分類器モデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_CategoricalNBClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "categorical_nb_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="CategoricalNBClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+出力：
Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=102 FAILED [class=1, true class=2] features=(5.80,2.70,5.10,1.90] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=122 FAILED [class=1, true class=2] features=(5.60,2.80,4.90,2.00] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=124 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.70,4.90,1.80] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=127 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.20,2.80,4.80,1.80] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=128 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.10,3.00,4.90,1.80] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=139 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,3.00,4.80,1.80] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier sample=143 FAILED [class=1, true class=2] features=(5.80,2.70,5.10,1.90] Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier correct results: 93.33% Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model=CategoricalNBClassifier all samples accuracy=0.933333 Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.70,4.90,1.80) Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model:CategoricalNBClassifier FAILED [class=1, true class=2] features=(5.80,2.70,5.10,1.90) Iris_CategoricalNBClassifier (EURUSD,H1) model=CategoricalNBClassifier batch test accuracy=0.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は93.33%で、これは元のモデルの精度に相当します。
2.25.3.CategoricalNB分類器のONNX表現
図39：NetronにおけるCategoricalNB分類器のONNX表現
ExtraTreeClassifierおよびExtraTreesClassifierモデルに関する注意
ExtraTreeClassifierとExtraTreesClassifierは2つの異なる分類器であり、主な違いはその動作方法にあります。
ExtraTreeClassifier(極度にランダム化されたツリー分類器):
- この分類器は、極度にランダム化されたツリーまたはエクストラツリーとも呼ばれます。
- これはランダム決定木のアイデアに基づいています。
- ExtraTreeClassifierでは、各ツリーノードの分割の選択は、事前に最適な分割を検索することなくランダムに行われます。
- これにより、各ノードの最適な分割を計算する必要がないため、分類器の計算負荷は従来のランダムフォレストよりも低くなります。
- ExtraTreeClassifierは、多くの場合、機能に対してランダムなしきい値とランダムな分割を使用するため、よりランダムなツリーが生成されます。
- 最適な分割の検索がないため、ExtraTreeClassifierはRandomForestに比べて高速ですが、精度は低くなります。
ExtraTreesClassifier(極度にランダム化されたツリー分類器):
- ExtraTreesClassifierも、ExtremelyRandomizedTreesメソッドに基づく分類器です。
- ExtraTreesClassifierとExtraTreeClassifierの主な違いは、ExtraTreesClassifierはランダム分割を実行して、各ツリーノードで最適な分割を選択することです。
- つまり、ExtraTreesClassifierは、最適な分割を選択するときに、追加のランダム性レベルを備えたランダムフォレストを適用します。
- ExtraTreesClassifierは、分割に最適な機能を見つけるためにランダム分割を実行するため、通常はExtraTreeClassifierよりも正確です。
- ただし、ExtraTreesClassifierは、最適な分割をより広範囲に検索する必要があるため、計算負荷が高くなる可能性があります。
要約すると、これら2つの分類器の主な違いは、分割選択におけるランダム性のレベルにあります。ExtraTreeClassifierは、最適な分割を検索せずに各ノードに対してランダムな選択をおこないますが、ExtraTreesClassifierは、各ノードで最適な分割を探しながらランダムな分割を実行します。
2.26.エクストラツリー分類器
ExtraTreeClassifierの原則
- ランダムノード分割:ExtraTreeClassifierの主な原則は、各ツリーノードの分割をランダムに選択することです。これは、分割に最適な機能を選択する従来の決定木とは異なります。ExtraTreeClassifierは、最適な分割を考慮せずに分割を実行するため、よりランダムになり、過剰適合に耐性があります。
- 結果の集計:アンサンブルの構築中に、ExtraTreeClassifierは複数のランダムツリーを作成し、その結果を集約します。これは、モデルの一般化を改善し、分散を減らすために行われます。ツリーのアンサンブルは、過剰適合に対抗し、予測の安定性を高めるのに役立ちます。
- ランダムしきい値:ノードを分割する際、ExtraTreeClassifierは特定の最適値ではなく、各機能に対してランダムなしきい値を選択します。これにより、ランダム性とモデルの安定性が向上します。
- 過剰適合に対する耐性:ランダムな分割と最適な分割選択が存在しないことにより、ExtraTreeClassifierは通常、通常の決定木と比較して過剰適合が発生する可能性が低くなります。
- 高い訓練速度:ExtraTreeClassifierは、ランダムフォレストなどの他の多くのアルゴリズムよりも訓練に必要な計算リソースが少なくなります。これにより、大規模なデータセットでも高速かつ効率的に処理できるようになります。
- 汎用性:ExtraTreeClassifierは分類タスクと回帰タスクの両方に使用できるため、さまざまな種類の問題に対応できる多目的アルゴリズムになります。
- ランダム性：ランダム分割を使用すると、場合によってはモデルの精度が低下する可能性があります。慎重なパラメータ調整が重要です。
- 外れ値に対する感度：ExtraTreeClassifierはランダムな分割を構築するため、データ内の外れ値に敏感になる可能性があります。これにより、場合によっては予測が不安定になる可能性があります。
- 解釈可能性が低い:通常の決定木と比較すると、ExtraTreeClassifierは解釈しにくく、説明が困難です。
2.26.1.ExtraTreeClassifierモデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでExtraTreeClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_ExtraTreeClassifier.py # The code demonstrates the process of training ExtraTree Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.tree import ExtraTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create an ExtraTreeClassifier model extra_tree_model = ExtraTreeClassifier() # train the model on the entire dataset extra_tree_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = extra_tree_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of ExtraTreeClassifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(extra_tree_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "extra_tree_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of ExtraTreeClassifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of ExtraTreeClassifier model:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\extra_tree_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of ExtraTreeClassifier model in ONNX format:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\extra_tree_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of ExtraTreeClassifier model in ONNX format:1.0
2.26.2.ExtraTreeClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_ExtraTreeClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "extra_tree_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="ExtraTreeClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_ExtraTreeClassifier (EURUSD,H1) model:ExtraTreeClassifier correct results: 100.00% Iris_ExtraTreeClassifier (EURUSD,H1) model=ExtraTreeClassifier all samples accuracy=1.000000 Iris_ExtraTreeClassifier (EURUSD,H1) model=ExtraTreeClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は100%であり、これは元のモデルの精度に対応します。
2.26.3.ExtraTreeClassifierのONNX表現
図40：NetronにおけるExtraTreeClassifierのONNX表現
2.27.ExtraTreesClassifier
ExtraTreesClassifierは、分類タスクに使用される強力な機械学習アルゴリズムです。このアルゴリズムはランダムフォレストの拡張および改良版であり、いくつかの利点と欠点があります。ExtraTreesClassifierの原理
- ブートストラップ標本化：ランダムフォレストと同様に、ExtraTreesClassifierはブートストラップメソッドを使用して、訓練データセットから複数のサブサンプルを作成します。つまり、各ツリーについて、元のデータからランダムなサブサンプルが置換されて作成されます。
- ランダム分割：各ツリーノードに対して分割に最適な機能が選択されるランダムフォレストとは異なり、ExtraTreesClassifierはランダムな機能とランダムなしきい値を使用してノードを分割します。これにより、ツリーがよりランダムになり、過剰適合が減少します。
- 投票：ツリーのセットを構築した後、各ツリーはオブジェクトのクラスに投票します。最終的に、最も多くの票を獲得したクラスが予測クラスになります。
- 過剰適合の削減：ランダム分割とランダム機能の使用により、ExtraTreesClassifierは従来の決定木に比べて過剰適合しにくくなります。
- 速い訓練：ExtraTreesClassifierは、勾配ブースティングなどの他のアルゴリズムと比較して、訓練に必要な計算リソースが少なくなります。これにより、特に大規模なデータセットの場合、高速かつ効率的になります。
- 外れ値の堅牢性：ツリーのアンサンブルとランダム分割のおかげで、ExtraTreesClassifierは一般にデータ内の外れ値に対してより堅牢になります。
- 複雑な解釈可能性：ExtraTreesClassifierモデルの分析と解釈は、ランダムな分割と機能の数が多いため困難になる可能性があります。
- パラメータ調整：効率性は高いものの、ExtraTreesClassifierでは最適なパフォーマンスを実現するためにハイパーパラメータを慎重に調整する必要がある場合があります。
- 必ずしも最高のパフォーマンスを発揮するとは限らない：一部のタスクでは、ExtraTreesClassifierは勾配ブースティングなどの他のアルゴリズムよりも精度が低い場合があります。
2.27.1.ExtraTreesClassifierモデルを作成するためのコード
このコードは、IrisデータセットでExtraTreesClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して分類を実行するプロセスを示しています。また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価します。
# Iris_ExtraTreesClassifier.py # The code demonstrates the process of training ExtraTrees Classifier model on the Iris dataset, exporting it to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original model and the ONNX model. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create an ExtraTreesClassifier model extra_trees_model = ExtraTreesClassifier() # train the model on the entire dataset extra_trees_model.fit(X, y) # predict classes for the entire dataset y_pred = extra_trees_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy of ExtraTreesClassifier model:", accuracy) # display the classification report print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred)) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(extra_trees_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + "extra_trees_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # print model path print(f"Model saved to {onnx_filename}") # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # display information about input tensors in ONNX print("\nInformation about input tensors in ONNX:") for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()): print(f"{i + 1}. Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}") # display information about output tensors in ONNX print("\nInformation about output tensors in ONNX:") for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()): print(f"{i + 1}. Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}") # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) print("\nAccuracy of ExtraTreesClassifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of ExtraTreesClassifier model:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\extra_trees_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of ExtraTreesClassifier model in ONNX format:1.
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\extra_trees_iris.onnx
Python
Python Information about input tensors in ONNX:
Python 1.Name: float_input, Data Type: tensor(float), Shape: [None, 4]
Python
Python Information about output tensors in ONNX:
Python 1.Name: output_label, Data Type: tensor(int64), Shape: [None]
Python 2.Name: output_probability, Data Type: seq(map(int64,tensor(float))), Shape: []
Python
Python Accuracy of ExtraTreesClassifier model in ONNX format:1.
2.27.2.ExtraTreesClassifierモデルを操作するためのMQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_ExtraTreesClassifier.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" #resource "extra_trees_iris.onnx" as const uchar ExtModel[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| Test IRIS dataset samples | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSamples(long model,float &input_data[][4], int &model_classes_id[]) { //--- check number of input samples ulong batch_size=input_data.Range(0); if(batch_size==0) return(false); //--- prepare output array ArrayResize(model_classes_id,(int)batch_size); //--- float output_data[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } output_data_map[]; //--- check consistency bool res=ArrayResize(output_data,(int)batch_size)==batch_size; //--- if(res) { //--- set input shape ulong input_shape[]= {batch_size,input_data.Range(1)}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- set output shapeы ulong output_shape1[]= {batch_size}; ulong output_shape2[]= {batch_size}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape1); OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- run the model res=OnnxRun(model,0,input_data,output_data,output_data_map); //--- postprocessing if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- for(uint n=0; n<output_data_map.Size(); n++) { int model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,output_data_map[n].key); ArrayCopy(output_values,output_data_map[n].value); //ArrayPrint(output_keys); //ArrayPrint(output_values); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } //--- store the result to the output array model_classes_id[n]=model_class_id; //Print("model_class_id=",model_class_id); } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Test all samples from IRIS dataset (150) | //| Here we test all samples with batch=1, sample by sample | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestAllIrisDataset(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("iris dataset not prepared"); return(false); } //--- show dataset for(int k=0; k<total_samples; k++) { //PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); } //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; //--- check all Iris dataset samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { //--- input array float iris_sample_input_data[1][4]; //--- prepare input data from kth iris sample dataset iris_sample_input_data[0][0]=(float)iris_samples[k].features[0]; iris_sample_input_data[0][1]=(float)iris_samples[k].features[1]; iris_sample_input_data[0][2]=(float)iris_samples[k].features[2]; iris_sample_input_data[0][3]=(float)iris_samples[k].features[3]; //--- run model bool res=TestSamples(model,iris_sample_input_data,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { if(model_output_classes_id[0]==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; } else { PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_output_classes_id[0],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } } model_accuracy=1.0*correct_results/total_samples; //--- PrintFormat("model:%s correct results: %.2f%%",model_name,100*model_accuracy); //--- return(true); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Here we test batch execution of the model | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestBatchExecution(const long model,const string model_name,double &model_accuracy) { model_accuracy=0; //--- array for output classes int model_output_classes_id[]; int correct_results=0; int total_results=0; bool res=false; //--- run batch with 3 samples float input_data_batch3[3][4]= { {5.1f,3.5f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=1, Iris-setosa {6.3f,2.5f,4.9f,1.5f}, // iris dataset sample id=73, Iris-versicolor {6.3f,2.7f,4.9f,1.8f} // iris dataset sample id=124, Iris-virginica }; int correct_classes_batch3[3]= {0,1,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch3,model_output_classes_id); if(res) { //--- check result for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { //--- check result if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch3[j]) correct_results++; else { PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch3[j],input_data_batch3[j][0],input_data_batch3[j][1],input_data_batch3[j][2],input_data_batch3[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- run batch with 10 samples float input_data_batch10[10][4]= { {5.5f,3.5f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=37 (Iris-setosa) {4.9f,3.1f,1.5f,0.1f}, // iris dataset sample id=38 (Iris-setosa) {4.4f,3.0f,1.3f,0.2f}, // iris dataset sample id=39 (Iris-setosa) {5.0f,3.3f,1.4f,0.2f}, // iris dataset sample id=50 (Iris-setosa) {7.0f,3.2f,4.7f,1.4f}, // iris dataset sample id=51 (Iris-versicolor) {6.4f,3.2f,4.5f,1.5f}, // iris dataset sample id=52 (Iris-versicolor) {6.3f,3.3f,6.0f,2.5f}, // iris dataset sample id=101 (Iris-virginica) {5.8f,2.7f,5.1f,1.9f}, // iris dataset sample id=102 (Iris-virginica) {7.1f,3.0f,5.9f,2.1f}, // iris dataset sample id=103 (Iris-virginica) {6.3f,2.9f,5.6f,1.8f} // iris dataset sample id=104 (Iris-virginica) }; //--- correct classes for all 10 samples in the batch int correct_classes_batch10[10]= {0,0,0,0,1,1,2,2,2,2}; //--- run model res=TestSamples(model,input_data_batch10,model_output_classes_id); //--- check result if(res) { for(int j=0; j<ArraySize(model_output_classes_id); j++) { if(model_output_classes_id[j]==correct_classes_batch10[j]) correct_results++; else { double f1=input_data_batch10[j][0]; double f2=input_data_batch10[j][1]; double f3=input_data_batch10[j][2]; double f4=input_data_batch10[j][3]; PrintFormat("model:%s FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f)",model_name,model_output_classes_id[j],correct_classes_batch10[j],input_data_batch10[j][0],input_data_batch10[j][1],input_data_batch10[j][2],input_data_batch10[j][3]); } total_results++; } } else return(false); //--- calculate accuracy model_accuracy=correct_results/total_results; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { string model_name="ExtraTreesClassifier"; //--- long model=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- test all dataset double model_accuracy=0; //-- test sample by sample execution for all Iris dataset if(TestAllIrisDataset(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s all samples accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- test batch execution for several samples if(TestBatchExecution(model,model_name,model_accuracy)) PrintFormat("model=%s batch test accuracy=%f",model_name,model_accuracy); else PrintFormat("error in testing model=%s ",model_name); //--- release model OnnxRelease(model); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_ExtraTreesClassifier (EURUSD,H1) model:ExtraTreesClassifier correct results: 100.00% Iris_ExtraTreesClassifier (EURUSD,H1) model=ExtraTreesClassifier all samples accuracy=1.000000 Iris_ExtraTreesClassifier (EURUSD,H1) model=ExtraTreesClassifier batch test accuracy=1.000000
完全なIrisデータセット上で書き出されたONNXモデルの精度は100%であり、これは元のモデルの精度に対応します。
2.27.3.ExtraTreesClassifierのONNX表現
図41：NetronにおけるExtraTrees分類器のONNX表現
2.28.すべてのモデルの精度の比較
それでは、すべてのモデルをまとめて検討し、そのパフォーマンスを比較してみましょう。まず、Pythonを使用して比較を実行し、次に保存したONNXモデルをMetaTrader 5に読み込んで実行します。
2.28.1.すべてのモデルを計算し、精度比較チャートを作成するコード
このスクリプトは、フィッシャーのIrisデータセット全体に対してScikit-learnパッケージから27の分類器モデルを計算し、モデルをONNX形式に書き出して実行し、元のモデルとONNXモデルの精度を比較します。
# Iris_AllClassifiers.py # The code demonstrates the process of training 27 Classifier models on the Iris dataset, exports them to ONNX format, and making predictions using the ONNX model. # It also evaluates the accuracy of both the original and the ONNX models. # Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # import necessary libraries from sklearn import datasets from sklearn.metrics import accuracy_score from skl2onnx import convert_sklearn from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType import onnxruntime as ort import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sys import argv # define the path for saving the model data_path = argv[0] last_index = data_path.rfind("\\") + 1 data_path = data_path[0:last_index] # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # create and train each classifier model from sklearn.svm import SVC svc_model = SVC() svc_model.fit(X, y) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier random_forest_model = RandomForestClassifier(random_state=42) random_forest_model.fit(X, y) from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gradient_boosting_model = GradientBoostingClassifier(random_state=42) gradient_boosting_model.fit(X, y) from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier adaboost_model = AdaBoostClassifier(random_state=42) adaboost_model.fit(X, y) from sklearn.ensemble import BaggingClassifier bagging_model = BaggingClassifier(random_state=42) bagging_model.fit(X, y) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() knn_model.fit(X, y) from sklearn.neighbors import RadiusNeighborsClassifier radius_neighbors_model = RadiusNeighborsClassifier(radius=1.0) radius_neighbors_model.fit(X, y) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier decision_tree_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42) decision_tree_model.fit(X, y) from sklearn.linear_model import LogisticRegression logistic_regression_model = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) logistic_regression_model.fit(X, y) from sklearn.linear_model import RidgeClassifier ridge_classifier_model = RidgeClassifier(random_state=42) ridge_classifier_model.fit(X, y) from sklearn.linear_model import PassiveAggressiveClassifier passive_aggressive_model = PassiveAggressiveClassifier(max_iter=1000, random_state=42) passive_aggressive_model.fit(X, y) from sklearn.linear_model import Perceptron perceptron_model = Perceptron(max_iter=1000, random_state=42) perceptron_model.fit(X, y) from sklearn.linear_model import SGDClassifier sgd_model = SGDClassifier(max_iter=1000, random_state=42) sgd_model.fit(X, y) from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gaussian_nb_model = GaussianNB() gaussian_nb_model.fit(X, y) from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB multinomial_nb_model = MultinomialNB() multinomial_nb_model.fit(X, y) from sklearn.naive_bayes import ComplementNB complement_nb_model = ComplementNB() complement_nb_model.fit(X, y) from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB bernoulli_nb_model = BernoulliNB() bernoulli_nb_model.fit(X, y) from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB categorical_nb_model = CategoricalNB() categorical_nb_model.fit(X, y) from sklearn.tree import ExtraTreeClassifier extra_tree_model = ExtraTreeClassifier(random_state=42) extra_tree_model.fit(X, y) from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier extra_trees_model = ExtraTreesClassifier(random_state=42) extra_trees_model.fit(X, y) from sklearn.svm import LinearSVC # Import LinearSVC linear_svc_model = LinearSVC(random_state=42) linear_svc_model.fit(X, y) from sklearn.svm import NuSVC nu_svc_model = NuSVC() nu_svc_model.fit(X, y) from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV logistic_regression_cv_model = LogisticRegressionCV(cv=5, max_iter=1000, random_state=42) logistic_regression_cv_model.fit(X, y) from sklearn.neural_network import MLPClassifier mlp_model = MLPClassifier(max_iter=1000, random_state=42) mlp_model.fit(X, y) from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis lda_model = LinearDiscriminantAnalysis() lda_model.fit(X, y) from sklearn.experimental import enable_hist_gradient_boosting from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingClassifier hist_gradient_boosting_model = HistGradientBoostingClassifier(random_state=42) hist_gradient_boosting_model.fit(X, y) from sklearn.linear_model import RidgeClassifierCV ridge_classifier_cv_model = RidgeClassifierCV() ridge_classifier_cv_model.fit(X, y) # define a dictionary to store results results = {} # loop through the models for model_name, classifier_model in [ ('SVC Classifier', svc_model), ('Random Forest Classifier', random_forest_model), ('Gradient Boosting Classifier', gradient_boosting_model), ('AdaBoost Classifier', adaboost_model), ('Bagging Classifier', bagging_model), ('K-NN Classifier', knn_model), ('Radius Neighbors Classifier', radius_neighbors_model), ('Decision Tree Classifier', decision_tree_model), ('Logistic Regression Classifier', logistic_regression_model), ('Ridge Classifier', ridge_classifier_model), ('Ridge ClassifierCV', ridge_classifier_cv_model), ('Passive-Aggressive Classifier', passive_aggressive_model), ('Perceptron Classifier', perceptron_model), ('SGD Classifier', sgd_model), ('Gaussian Naive Bayes Classifier', gaussian_nb_model), ('Multinomial Naive Bayes Classifier', multinomial_nb_model), ('Complement Naive Bayes Classifier', complement_nb_model), ('Bernoulli Naive Bayes Classifier', bernoulli_nb_model), ('Categorical Naive Bayes Classifier', categorical_nb_model), ('Extra Tree Classifier', extra_tree_model), ('Extra Trees Classifier', extra_trees_model), ('LinearSVC Classifier', linear_svc_model), ('NuSVC Classifier', nu_svc_model), ('Logistic RegressionCV Classifier', logistic_regression_cv_model), ('MLP Classifier', mlp_model), ('Linear Discriminant Analysis Classifier', lda_model), ('Hist Gradient Boosting Classifier', hist_gradient_boosting_model) ]: # predict classes for the entire dataset y_pred = classifier_model.predict(X) # evaluate the model's accuracy accuracy = accuracy_score(y, y_pred) # define the input data type initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))] # export the model to ONNX format with float data type onnx_model = convert_sklearn(classifier_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) # save the model to a file onnx_filename = data_path + f"{model_name.lower().replace(' ', '_')}_iris.onnx" with open(onnx_filename, "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) # load the ONNX model and make predictions onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name # convert data to floating-point format (float32) X_float32 = X.astype(np.float32) # predict classes for the entire dataset using ONNX y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name: X_float32})[0] # evaluate the accuracy of the ONNX model accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx) # store results results[model_name] = { 'accuracy': accuracy, 'accuracy_onnx': accuracy_onnx } # print the accuracy of the original model and the ONNX model #print(f"{model_name} - Original Accuracy: {accuracy}, ONNX Accuracy: {accuracy_onnx}") # sort the models based on accuracy sorted_results = dict(sorted(results.items(), key=lambda item: item[1]['accuracy'], reverse=True)) # print the sorted results print("Sorted Results:") for model_name, metrics in sorted_results.items(): print(f"{model_name} - Original Accuracy: {metrics['accuracy']:.4f}, ONNX Accuracy: {metrics['accuracy_onnx']:.4f}") # create comparison plots for sorted results fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) model_names = list(sorted_results.keys()) accuracies = [sorted_results[model_name]['accuracy'] for model_name in model_names] accuracies_onnx = [sorted_results[model_name]['accuracy_onnx'] for model_name in model_names] bar_width = 0.35 index = range(len(model_names)) bar1 = plt.bar(index, accuracies, bar_width, label='Model Accuracy') bar2 = plt.bar([i + bar_width for i in index], accuracies_onnx, bar_width, label='ONNX Accuracy') plt.xlabel('Models') plt.ylabel('Accuracy') plt.title('Comparison of Model and ONNX Accuracy (Sorted)') plt.xticks([i + bar_width / 2 for i in index], model_names, rotation=90, ha='center') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show()
出力：
Python Sorted Results: Python Random Forest Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 Python Gradient Boosting Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 Python Bagging Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 Python Decision Tree Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 Python Extra Tree Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 Python Extra Trees Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 Python Hist Gradient Boosting Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 Python Logistic RegressionCV Classifier - Original Accuracy: 0.9800, ONNX Accuracy: 0.9800 Python MLP Classifier - Original Accuracy: 0.9800, ONNX Accuracy: 0.9800 Python Linear Discriminant Analysis Classifier - Original Accuracy: 0.9800, ONNX Accuracy: 0.9800 Python SVC Classifier - Original Accuracy: 0.9733, ONNX Accuracy: 0.9733 Python Radius Neighbors Classifier - Original Accuracy: 0.9733, ONNX Accuracy: 0.9733 Python Logistic Regression Classifier - Original Accuracy: 0.9733, ONNX Accuracy: 0.9733 Python NuSVC Classifier - Original Accuracy: 0.9733, ONNX Accuracy: 0.9733 Python K-NN Classifier - Original Accuracy: 0.9667, ONNX Accuracy: 0.9667 Python LinearSVC Classifier - Original Accuracy: 0.9667, ONNX Accuracy: 0.9667 Python AdaBoost Classifier - Original Accuracy: 0.9600, ONNX Accuracy: 0.9600 Python Passive-Aggressive Classifier - Original Accuracy: 0.9600, ONNX Accuracy: 0.9600 Python Gaussian Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.9600, ONNX Accuracy: 0.9600 Python Multinomial Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.9533, ONNX Accuracy: 0.9533 Python SGD Classifier - Original Accuracy: 0.9333, ONNX Accuracy: 0.9333 Python Categorical Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.9333, ONNX Accuracy: 0.9333 Python Ridge Classifier - Original Accuracy: 0.8533, ONNX Accuracy: 0.8533 Python Ridge ClassifierCV - Original Accuracy: 0.8533, ONNX Accuracy: 0.8533 Python Complement Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.6667, ONNX Accuracy: 0.6667 Python Perceptron Classifier - Original Accuracy: 0.6133, ONNX Accuracy: 0.6133 Python Bernoulli Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.3333, ONNX Accuracy: 0.3333このスクリプトは、27個のモデルすべてについての概要結果を含む画像も生成します。
図42：Irisデータセットにおける27の分類器モデルとそのONNXバージョンの精度の比較
元のモデルとそのONNXバージョンの精度評価結果に基づいて、次の結論を導き出すことができます。
7つのモデルは、オリジナルバージョンとONNXバージョンの両方で完全な精度(1.0000)を示しました。これらのモデルには以下が含まれます。
- ランダムフォレスト分類器
- GradientBoostingClassifier
- バギング分類器
- DecisionTreeClassifier
- 追加のツリー分類器
- 追加ツリー分類器
- HistGradientBoostingClassifier
これらのモデルのONNX表現も高い精度を維持します。
ロジスティック回帰CV分類器、MLP分類器、線形判別分析分類器の3つのモデルは、オリジナルバージョンとONNXバージョンの両方で0.9800という高い精度を達成しました。これらのモデルは、どちらの表現でも優れたパフォーマンスを発揮します。
SVC分類器、RadiusNeighborsClassifier、NuSVC分類器、K-NN分類器、LinearSVC分類器、AdaBoostClassifier、Passive-Aggressive分類器、GaussianNB分類器、MultinomialNBなどのいくつかのモデルは、オリジナルバージョンとONNXバージョンの両方で良好な精度を示し、精度スコアは0.9733、0.9667、または0.9600でした。これらのモデルは、ONNX表現でも精度を維持します。
SGD分類器、CategoricalNB分類器、RidgeClassifier、補集合単純ベイズ分類器、Perceptron分類器、BernoulliNB分類器などのモデルは、精度は低くなりますが、ONNXでは精度を維持する点で依然として優れたパフォーマンスを発揮します。
検討したすべてのモデルは、ONNX形式に書き出しても精度が維持されており、ONNXが機械学習モデルを保存および復元するための効率的な方法を提供していることがわかります。ただし、書き出されたモデルの品質は、特定のモデルアルゴリズムとパラメータによって異なる可能性があることに留意することが重要です。
2.28.2.すべてのONNXモデルを実行するためのMQL5コード
このスクリプトは、2.28.1のスクリプトによって保存されたすべてのONNXモデルを、フィッシャーのIrisデータセット全体で実行します。
//+------------------------------------------------------------------+ //| Iris_AllClassifiers.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include "iris.mqh" //+------------------------------------------------------------------+ //| TestSampleSequenceMapOutput | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSampleSequenceMapOutput(long model,sIRISsample &iris_sample, int &model_class_id) { //--- model_class_id=-1; float input_data[1][4]; for(int k=0; k<4; k++) { input_data[0][k]=(float)iris_sample.features[k]; } //--- float out1[]; //--- struct Map { ulong key[]; float value[]; } out2[]; //--- bool res=ArrayResize(out1,input_data.Range(0))==input_data.Range(0); //--- if(res) { ulong input_shape[]= { input_data.Range(0), input_data.Range(1) }; ulong output_shape[]= { input_data.Range(0) }; //--- OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape); //--- res=OnnxRun(model,0,input_data,out1,out2); //--- if(res) { //--- postprocessing of sequence map data //--- find class with maximum probability ulong output_keys[]; float output_values[]; //--- model_class_id=-1; int max_idx=-1; float max_value=-1; //--- for(uint n=0; n<out2.Size(); n++) { //--- copy to arrays ArrayCopy(output_keys,out2[n].key); ArrayCopy(output_values,out2[n].value); //--- find the key with maximum probability for(int k=0; k<ArraySize(output_values); k++) { if(k==0) { max_idx=0; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } else { if(output_values[k]>max_value) { max_idx=k; max_value=output_values[max_idx]; model_class_id=(int)output_keys[max_idx]; } } } } } } //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| TestSampleTensorOutput | //+------------------------------------------------------------------+ bool TestSampleTensorOutput(long model,sIRISsample &iris_sample, int &model_class_id) { //--- model_class_id=-1; float input_data[1][4]; for(int k=0; k<4; k++) { input_data[0][k]=(float)iris_sample.features[k]; } //--- ulong input_shape[]= { 1, 4}; OnnxSetInputShape(model,0,input_shape); //--- int output1[1]; float output2[1,3]; //--- ulong output_shape[]= {1}; OnnxSetOutputShape(model,0,output_shape); //--- ulong output_shape2[]= {1,3}; OnnxSetOutputShape(model,1,output_shape2); //--- bool res=OnnxRun(model,0,input_data,output1,output2); //--- class for these models in output1[0]; if(res) model_class_id=output1[0]; //--- return(res); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnStart(void) { sIRISsample iris_samples[]; //--- load dataset from file PrepareIrisDataset(iris_samples); //--- test int total_samples=ArraySize(iris_samples); if(total_samples==0) { Print("error in loading iris dataset from iris.csv"); return(false); } /*for(int k=0; k<total_samples; k++) { PrintFormat("%d (%.2f,%.2f,%.2f,%.2f) class %d (%s)",iris_samples[k].sample_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3],iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].class_name); }*/ //---- string iris_models[]= { "random_forest_classifier_iris.onnx", "gradient_boosting_classifier_iris.onnx", "bagging_classifier_iris.onnx", "decision_tree_classifier_iris.onnx", "extra_tree_classifier_iris.onnx", "extra_trees_classifier_iris.onnx", "hist_gradient_boosting_classifier_iris.onnx", "logistic_regressioncv_classifier_iris.onnx", "mlp_classifier_iris.onnx", "linear_discriminant_analysis_classifier_iris.onnx", "svc_classifier_iris.onnx", "radius_neighbors_classifier_iris.onnx", "logistic_regression_classifier_iris.onnx", "nusvc_classifier_iris.onnx", "k-nn_classifier_iris.onnx", "linearsvc_classifier_iris.onnx", "adaboost_classifier_iris.onnx", "passive-aggressive_classifier_iris.onnx", "gaussian_naive_bayes_classifier_iris.onnx", "multinomial_naive_bayes_classifier_iris.onnx", "sgd_classifier_iris.onnx", "categorical_naive_bayes_classifier_iris.onnx", "ridge_classifier_iris.onnx", "ridge_classifiercv_iris.onnx", "complement_naive_bayes_classifier_iris.onnx", "perceptron_classifier_iris.onnx", "bernoulli_naive_bayes_classifier_iris.onnx" }; //--- test all iris dataset sample by sample for(int i=0; i<ArraySize(iris_models); i++) { //--- load ONNX-model string model_name="IRIS_models\\"+iris_models[i]; //--- long model=OnnxCreate(model_name,0); if(model==INVALID_HANDLE) { PrintFormat("model_name=%s OnnxCreate error %d for",model_name,GetLastError()); } else { //--- check all samples int correct_results=0; for(int k=0; k<total_samples; k++) { int model_class_id=-1; //--- select data output processor string current_model=iris_models[i]; if(current_model=="svc_classifier_iris.onnx" || current_model=="linearsvc_classifier_iris.onnx" || current_model=="nusvc_classifier_iris.onnx" || current_model=="ridge_classifier_iris.onnx" || current_model=="ridge_classifiercv_iris.onnx" || current_model=="radius_neighbors_classifier_iris.onnx") { TestSampleTensorOutput(model,iris_samples[k],model_class_id); } else { TestSampleSequenceMapOutput(model,iris_samples[k],model_class_id); } //--- if(model_class_id==iris_samples[k].class_id) { correct_results++; //PrintFormat("sample=%d OK [class=%d]",iris_samples[k].sample_id,model_class_id); } else { //PrintFormat("model:%s sample=%d FAILED [class=%d, true class=%d] features=(%.2f,%.2f,%.2f,%.2f]",model_name,iris_samples[k].sample_id,model_class_id,iris_samples[k].class_id,iris_samples[k].features[0],iris_samples[k].features[1],iris_samples[k].features[2],iris_samples[k].features[3]); } } PrintFormat("%d model:%s accuracy: %.4f",i+1,model_name,1.0*correct_results/total_samples); //--- release model OnnxRelease(model); } //--- } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
出力：
Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 1 model:IRIS_models\random_forest_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 2 model:IRIS_models\gradient_boosting_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 3 model:IRIS_models\bagging_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 4 model:IRIS_models\decision_tree_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 5 model:IRIS_models\extra_tree_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 6 model:IRIS_models\extra_trees_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 7 model:IRIS_models\hist_gradient_boosting_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 8 model:IRIS_models\logistic_regressioncv_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9800 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 9 model:IRIS_models\mlp_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9800 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 10 model:IRIS_models\linear_discriminant_analysis_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9800 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 11 model:IRIS_models\svc_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 12 model:IRIS_models\radius_neighbors_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 13 model:IRIS_models\logistic_regression_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 14 model:IRIS_models\nusvc_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 15 model:IRIS_models\k-nn_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9667 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 16 model:IRIS_models\linearsvc_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9667 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 17 model:IRIS_models\adaboost_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9600 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 18 model:IRIS_models\passive-aggressive_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9600 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 19 model:IRIS_models\gaussian_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9600 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 20 model:IRIS_models\multinomial_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9533 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 21 model:IRIS_models\sgd_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9333 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 22 model:IRIS_models\categorical_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9333 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 23 model:IRIS_models\ridge_classifier_iris.onnx accuracy: 0.8533 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 24 model:IRIS_models\ridge_classifiercv_iris.onnx accuracy: 0.8533 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) ONNX: Removing initializer 'class_log_prior'. It is not used by any node and should be removed from the model. Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 25 model:IRIS_models\complement_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.6667 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 26 model:IRIS_models\perceptron_classifier_iris.onnx accuracy: 0.6133 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 27 model:IRIS_models\bernoulli_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.3333
スクリプト2.28.1.1の結果と比較すると:
Python Random Forest Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 1 model:IRIS_models\random_forest_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Python Gradient Boosting Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 2 model:IRIS_models\gradient_boosting_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Python Bagging Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 3 model:IRIS_models\bagging_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Python Decision Tree Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 4 model:IRIS_models\decision_tree_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Python Extra Tree Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 5 model:IRIS_models\extra_tree_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Python Extra Trees Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 6 model:IRIS_models\extra_trees_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Python Hist Gradient Boosting Classifier - Original Accuracy: 1.0000, ONNX Accuracy: 1.0000 7 model:IRIS_models\hist_gradient_boosting_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Python Logistic RegressionCV Classifier - Original Accuracy: 0.9800, ONNX Accuracy: 0.9800 8 model:IRIS_models\logistic_regressioncv_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9800 Python MLP Classifier - Original Accuracy: 0.9800, ONNX Accuracy: 0.9800 9 model:IRIS_models\mlp_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9800 Python Linear Discriminant Analysis Classifier - Original Accuracy: 0.9800, ONNX Accuracy: 0.9800 10 model:IRIS_models\linear_discriminant_analysis_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9800 Python SVC Classifier - Original Accuracy: 0.9733, ONNX Accuracy: 0.9733 11 model:IRIS_models\svc_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Python Radius Neighbors Classifier - Original Accuracy: 0.9733, ONNX Accuracy: 0.9733 12 model:IRIS_models\radius_neighbors_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Python Logistic Regression Classifier - Original Accuracy: 0.9733, ONNX Accuracy: 0.9733 13 model:IRIS_models\logistic_regression_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Python NuSVC Classifier - Original Accuracy: 0.9733, ONNX Accuracy: 0.9733 14 model:IRIS_models\nusvc_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Python K-NN Classifier - Original Accuracy: 0.9667, ONNX Accuracy: 0.9667 15 model:IRIS_models\k-nn_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9667 Python LinearSVC Classifier - Original Accuracy: 0.9667, ONNX Accuracy: 0.9667 16 model:IRIS_models\linearsvc_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9667 Python AdaBoost Classifier - Original Accuracy: 0.9600, ONNX Accuracy: 0.9600 17 model:IRIS_models\adaboost_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9600 Python Passive-Aggressive Classifier - Original Accuracy: 0.9600, ONNX Accuracy: 0.9600 18 model:IRIS_models\passive-aggressive_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9600 Python Gaussian Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.9600, ONNX Accuracy: 0.9600 19 model:IRIS_models\gaussian_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9600 Python Multinomial Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.9533, ONNX Accuracy: 0.9533 20 model:IRIS_models\multinomial_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9533 Python SGD Classifier - Original Accuracy: 0.9333, ONNX Accuracy: 0.9333 21 model:IRIS_models\sgd_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9333 Python Categorical Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.9333, ONNX Accuracy: 0.9333 22 model:IRIS_models\categorical_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9333 Python Ridge Classifier - Original Accuracy: 0.8533, ONNX Accuracy: 0.8533 23 model:IRIS_models\ridge_classifier_iris.onnx accuracy: 0.8533 Python Ridge ClassifierCV - Original Accuracy: 0.8533, ONNX Accuracy: 0.8533 24 model:IRIS_models\ridge_classifiercv_iris.onnx accuracy: 0.8533 Python Complement Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.6667, ONNX Accuracy: 0.6667 25 model:IRIS_models\complement_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.6667 Python Perceptron Classifier - Original Accuracy: 0.6133, ONNX Accuracy: 0.6133 26 model:IRIS_models\perceptron_classifier_iris.onnx accuracy: 0.6133 Python Bernoulli Naive Bayes Classifier - Original Accuracy: 0.3333, ONNX Accuracy: 0.3333 27 model:IRIS_models\bernoulli_naive_bayes_classifier_iris.onnx accuracy: 0.3333
保存されたすべてのONNXモデルをMQL5で実行すると、2.28.1の結果と完全に一致することに注意してください。
したがって、私たちが調べたモデルは、ONNX形式に変換されても、分類精度を維持しました。
注目すべきは、7つのモデルがIrisデータセットに対して完璧な分類精度(精度=1.0)を達成したことです。
- RandomForestClassifier
- GradientBoostingClassifier
- BaggingClassifier
- DecisionTreeClassifier
- ExtraTreeClassifier
- ExtraTreesClassifier
- HistGradientBoostingClassifier
残りの20のモデルは分類エラーを起こしました。
208行目のコメントを解除すると、スクリプトは各モデルによって誤分類されたIrisデータセットのサンプルも表示します。
Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 1 model:IRIS_models\random_forest_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 2 model:IRIS_models\gradient_boosting_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 3 model:IRIS_models\bagging_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 4 model:IRIS_models\decision_tree_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 5 model:IRIS_models\extra_tree_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 6 model:IRIS_models\extra_trees_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 7 model:IRIS_models\hist_gradient_boosting_classifier_iris.onnx accuracy: 1.0000 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\logistic_regressioncv_classifier_iris.onnx sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\logistic_regressioncv_classifier_iris.onnx sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\logistic_regressioncv_classifier_iris.onnx sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 8 model:IRIS_models\logistic_regressioncv_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9800 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\mlp_classifier_iris.onnx sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\mlp_classifier_iris.onnx sample=73 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.30,2.50,4.90,1.50] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\mlp_classifier_iris.onnx sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 9 model:IRIS_models\mlp_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9800 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\linear_discriminant_analysis_classifier_iris.onnx sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\linear_discriminant_analysis_classifier_iris.onnx sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\linear_discriminant_analysis_classifier_iris.onnx sample=134 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.30,2.80,5.10,1.50] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 10 model:IRIS_models\linear_discriminant_analysis_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9800 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\svc_classifier_iris.onnx sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\svc_classifier_iris.onnx sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\svc_classifier_iris.onnx sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\svc_classifier_iris.onnx sample=139 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,3.00,4.80,1.80] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 11 model:IRIS_models\svc_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\radius_neighbors_classifier_iris.onnx sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\radius_neighbors_classifier_iris.onnx sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\radius_neighbors_classifier_iris.onnx sample=127 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.20,2.80,4.80,1.80] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\radius_neighbors_classifier_iris.onnx sample=139 FAILED [class=1, true class=2] features=(6.00,3.00,4.80,1.80] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 12 model:IRIS_models\radius_neighbors_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\logistic_regression_classifier_iris.onnx sample=71 FAILED [class=2, true class=1] features=(5.90,3.20,4.80,1.80] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\logistic_regression_classifier_iris.onnx sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\logistic_regression_classifier_iris.onnx sample=84 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.00,2.70,5.10,1.60] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\logistic_regression_classifier_iris.onnx sample=107 FAILED [class=1, true class=2] features=(4.90,2.50,4.50,1.70] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) 13 model:IRIS_models\logistic_regression_classifier_iris.onnx accuracy: 0.9733 Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\nusvc_classifier_iris.onnx sample=78 FAILED [class=2, true class=1] features=(6.70,3.00,5.00,1.70] Iris_AllClassifiers (EURUSD,H1) model:IRIS_models\nusvc_classifier_iris.onnx sample=84 FAILED [class=2, true class=1] 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2.29.ONNXに変換できなかったScikit-Learnの分類器モデル
一部の分類器モデルは、convert_sklearnプロセスのエラーのため、ONNX形式に変換できませんでした。
2.29.1.DummyClassifier
DummyClassifierは、分類タスクの単純なベースラインモデルとして使用されるScikit-learnライブラリの分類器です。より複雑な分類器モデルのパフォーマンスをテストおよび評価するために設計されています。
動作原理
DummyClassifierの動作は非常に単純で、入力データを考慮せずにランダムまたは単純な予測をおこないます。さまざまな戦略を提供します（strategyパラメータを通じて選択）。
- most_frequent（最も頻繁なクラス）：この戦略は、訓練データセットで最も頻繁に出現するクラスを常に予測します。クラスのバランスが崩れ、優勢なクラスを予測する必要がある場合に役立ちます。
- stratified（階層化選択）:この戦略は、訓練データセット内のクラス分布に一致する予測をおこなおうとします。ランダムな推測を使用しますが、クラスの割合を考慮に入れます。
- uniform（均一分布）:この戦略では、各クラスに対して等しい確率でランダムな予測をおこないます。クラスのバランスが取れていて、モデルが平均的にどのように機能するかをテストしたい場合に便利です。
機能
- シンプルさ：DummyClassifierは、ベースラインモデルをどれだけ早く訓練できるか、またどのような結果が生成されるかをテストするのに役立ちます。他の分類器のパフォーマンスを素早く評価するのに役立ちます。
- パイプラインの使用法：DummyClassifierをパイプライン内のベースラインモデルとして使用し、他の変換やモデルと組み合わせて比較やテストを行うことができます。
制約
- データを活用しない：DummyClassifierは実際のデータを考慮せずにランダムまたは単純な予測をおこないます。データから学習したり、パターンを発見したりすることはできません。
- 複雑なタスクには不向き：この分類器は複雑な分類タスクを解決するために設計されておらず、通常、大規模なデータセットと複雑なパターンを持つタスクでは良い結果が得られません。
- 情報不足：DummyClassifierを使用して得られた結果は情報量が不足し、モデルのパフォーマンスに関する有用な情報が提供されない可能性があります。コードのテストや評価に役立ちます。
DummyClassifierは分類器モデルの初期テストと評価に役立つツールですが、複雑なタスクではその使用が制限されており、より高度な分類アルゴリズムを置き換えることはできません。
2.29.1.1.DummyClassifierモデルを作成するコード
# Iris_DummyClassifier.py
# このコードは、IrisデータセットでDummyClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して予測をおこなうプロセスを示している
# また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価する
# Copyright 2023, MetaQuotes Ltd.
# https://www.mql5.com
# 必要なライブラリを読み込む
from sklearn import datasets
from sklearn.dummy import DummyClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
import onnxruntime as ort
import numpy as np
from sys import argv
# モデルを保存するためのパスを定義する
data_path = argv[0]
last_index = data_path.rfind("\\") + 1
data_path = data_path[0:last_index]
# Irisデータセットを読み込む
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# most_frequent戦略でDummyClassifierモデルを作成する
dummy_classifier = DummyClassifier(strategy="most_frequent")
# データセット全体でモデルを訓練する
dummy_classifier.fit(X, y)
# データセット全体のクラスを予測する
y_pred = dummy_classifier.predict(X)
# evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print("Accuracy of DummyClassifier model:", accuracy)
# 分類レポートを表示する
print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred))
# 入力データ型を定義する
initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))]
# モデルをfloatデータ型のONNX形式に書き出す
onnx_model = convert_sklearn(dummy_classifier, initial_types=initial_type, target_opset=12)
# モデルをファイルに保存する
onnx_filename = data_path + "dummy_classifier_iris.onnx"
with open(onnx_filename, "wb") as f:
f.write(onnx_model.SerializeToString())
# モデルへのパスを出力する
print(f"Model saved to {onnx_filename}")
# ONNXモデルを読み込んで予測をおこなう
onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename)
input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name
output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name
# ONNXの入力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about input tensors in ONNX:")
for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}")
# ONNXの出力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about output tensors in ONNX:")
for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}")
# データを浮動小数点形式に変換する(float32)
X_float32 = X.astype(np.float32)
# ONNXを使用してデータセット全体のクラスを予測する
y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name:X_float32})[0]
# ONNXモデルの精度を評価する
accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx)
print("\nAccuracy of DummyClassifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of DummyClassifier model:0.3333333333333333
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 0.33 1.00 0.50 50
Python 1 0.00 0.00 0.00 50
Python 2 0.00 0.00 0.00 50
Python
Python accuracy 0.33 150
Python macro avg 0.11 0.33 0.17 150
Python weighted avg 0.11 0.33 0.17 150
Python
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 0.33 1.00 0.50 50
Python 1 0.00 0.00 0.00 50
Python 2 0.00 0.00 0.00 50
Python
Python accuracy 0.33 150
Python macro avg 0.11 0.33 0.17 150
Python weighted avg 0.11 0.33 0.17 150
Python
The model was built and ran successfully in Scikit-learn, but errors occurred during the conversion to ONNX.
[Error]タブには、ONNX形式への変換エラーに関するメッセージが表示されます。
onnx_model = convert_sklearn(dummy_classifier, initial_types=initial_type, target_opset=12) Iris_DummyClassifier.py 44 1
onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_shape_calculator(operator) _topology.py 1348 1
operator.infer_types() _topology.py 1163 1
raise MissingShapeCalculator( _topology.py 629 1
skl2onnx.common.exceptions.MissingShapeCalculator:Unable to find a shape calculator for type '<class 'sklearn.dummy.DummyClassifier'>'. _topology.py 629 1
It usually means the pipeline being converted contains a _topology.py 629 1
transformer or a predictor with no corresponding converter _topology.py 629 1
implemented in sklearn-onnx.If the converted is implemented _topology.py 629 1
in another library, you need to register _topology.py 629 1
the converted so that it can be used by sklearn-onnx (function _topology.py 629 1
update_registered_converter).If the model is not yet covered _topology.py 629 1
by sklearn-onnx, you may raise an issue to _topology.py 629 1
https://github.com/onnx/sklearn-onnx/issues _topology.py 629 1
to get the converter implemented or even contribute to the _topology.py 629 1
project.If the model is a custom model, a new converter must _topology.py 629 1
be implemented.Examples can be found in the gallery. _topology.py 629 1
Iris_DummyClassifier.py finished in 2071 ms 19 1
onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_shape_calculator(operator) _topology.py 1348 1
operator.infer_types() _topology.py 1163 1
raise MissingShapeCalculator( _topology.py 629 1
skl2onnx.common.exceptions.MissingShapeCalculator:Unable to find a shape calculator for type '<class 'sklearn.dummy.DummyClassifier'>'. _topology.py 629 1
It usually means the pipeline being converted contains a _topology.py 629 1
transformer or a predictor with no corresponding converter _topology.py 629 1
implemented in sklearn-onnx.If the converted is implemented _topology.py 629 1
in another library, you need to register _topology.py 629 1
the converted so that it can be used by sklearn-onnx (function _topology.py 629 1
update_registered_converter).If the model is not yet covered _topology.py 629 1
by sklearn-onnx, you may raise an issue to _topology.py 629 1
https://github.com/onnx/sklearn-onnx/issues _topology.py 629 1
to get the converter implemented or even contribute to the _topology.py 629 1
project.If the model is a custom model, a new converter must _topology.py 629 1
be implemented.Examples can be found in the gallery. _topology.py 629 1
Iris_DummyClassifier.py finished in 2071 ms 19 1
Therefore, the DummyClassifier model could not be converted to ONNX.
2.29.2.GaussianProcessClassifier
GaussianProcessClassifierは、分類タスクにガウス過程を使用する分類器です。これはガウス過程を使用するモデルファミリーに属し、確率的なクラス推定が必要なタスクに役立ちます。
動作原理
- GaussianProcessClassifierは、ガウス過程を使用して、特徴空間からクラス確率推定の空間へのマッピングをモデル化します。
- 各クラスに属するポイントの確率を評価することで、各クラスの確率モデルを構築します。
- 分類中に、特定のポイントに対して最も高い確率を持つクラスを選択します。
機能
- 確率的分類：GaussianProcessClassifierは確率的なクラス推定値を提供します。これはモデルの不確実性を評価するのに役立ちます。
- 適応性：この分類器はデータに適応し、新しい観察に基づいて予測を更新できます。
- 較正：calibrateメソッドを使用してモデルを調整し、確率推定値を向上させることができます。
制約
- 計算の複雑さ：GaussianProcessClassifierは、大規模なデータセットや高次元の特徴空間では計算コストが高くなる可能性があります。
- 大きなサンプルには不適切：計算が複雑なため、この分類器は大規模なデータセットの訓練には効率的ではない可能性があります。
- 解釈の複雑さ - ガウス過程は、特にベイズ統計の経験がないユーザーにとっては、解釈して理解するのが難しい場合があります。
GaussianProcessClassifierは、確率的なクラス推定が重要であり、計算コストを処理できるタスクで役立ちます。それ以外の場合、大規模なデータセットや単純なデータ構造での分類タスクには、他の分類アルゴリズムの方が適している可能性があります。
2.29.2.1.GaussianProcessClassifierモデルを作成するためのコード#Iris_GaussianProcessClassifier.py
# このコードは、IrisデータセットでIris_GaussianProcessClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して予測をおこなうプロセスを示している
# また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価する
# Copyright 2023, MetaQuotes Ltd.
# https://www.mql5.com
# 必要なライブラリを読み込む
from sklearn import datasets
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
import onnxruntime as ort
import numpy as np
from sys import argv
# モデルを保存するためのパスを定義する
data_path = argv[0]
last_index = data_path.rfind("\\") + 1
data_path = data_path[0:last_index]
# Irisデータセットを読み込む
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# RBFカーネルを使用してGaussianProcessClassifierモデルを作成する
kernel = 1.0 * RBF(1.0)
gpc_model = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel)
# データセット全体でモデルを訓練する
gpc_model.fit(X,y)
# データセット全体のクラスを予測する
y_pred=gpc_model.predict(X)
# モデルの精度を評価する
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print("Accuracy of GaussianProcessClassifier model:", accuracy)
# 分類レポートを表示する
print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred))
# 入力データ型を定義する
initial_type=[('float_input',FloatTensorType([なし,X.shape[1]]))]
# モデルをfloatデータ型のONNX形式に書き出す
onnx_model = convert_sklearn(gpc_model, initial_types=initial_type, target_opset=12)
# モデルをファイルに保存する
onnx_filename = data_path + "gpc_iris.onnx"
with open(onnx_filename, "wb") as f:
f.write(onnx_model.SerializeToString())
# モデルへのパスを出力する
print(f"Model saved to {onnx_filename}")
# ONNXモデルを読み込んで予測をおこなう
onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename)
input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name
output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name
# ONNXの入力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about input tensors in ONNX:")
for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}")
# ONNXの出力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about output tensors in ONNX:")
for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}")
# データを浮動小数点形式に変換する(float32)
X_float32 = X.astype(np.float32)
# ONNXを使用してデータセット全体のクラスを予測する
y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name:X_float32})[0]
# ONNXモデルの精度を評価する
accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx)
print("\nAccuracy of GaussianProcessClassifier model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of GaussianProcessClassifier model:0.9866666666666667
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.98 0.98 50
Python 2 0.98 0.98 0.98 50
Python
Python accuracy 0.99 150
Python macro avg 0.99 0.99 0.99 150
Python weighted avg 0.99 0.99 0.99 150
Python
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.98 0.98 50
Python 2 0.98 0.98 0.98 50
Python
Python accuracy 0.99 150
Python macro avg 0.99 0.99 0.99 150
Python weighted avg 0.99 0.99 0.99 150
Python
[Error]タブには、ONNX形式への変換エラーに関するメッセージが表示されます。
onnx_model = convert_sklearn(gpc_model, initial_types=initial_type, target_opset=12) Iris_GaussianProcessClassifier.py 46 1
onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_converter(operator, container, verbose=verbose) _topology.py 1349 1
conv(self.scopes[0], operator, container) _topology.py 1132 1
return self._fct(*args) _registration.py 27 1
raise NotImplementedError("Only binary classification is iplemented.") gaussian_process.py 247 1
NotImplementedError:Only binary classification is iplemented. gaussian_process.py 247 1
Iris_GaussianProcessClassifier.py finished in 4004 ms 9 1
onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_converter(operator, container, verbose=verbose) _topology.py 1349 1
conv(self.scopes[0], operator, container) _topology.py 1132 1
return self._fct(*args) _registration.py 27 1
raise NotImplementedError("Only binary classification is iplemented.") gaussian_process.py 247 1
NotImplementedError:Only binary classification is iplemented. gaussian_process.py 247 1
Iris_GaussianProcessClassifier.py finished in 4004 ms 9 1
したがって、GaussianProcessClassifierモデルをONNXに変換できませんでした。
2.29.3.LabelPropagation分類器
LabelPropagationは、分類タスクに使用される半教師あり学習法です。この方法の背後にある基本的な考え方は、グラフベースのデータ構造内でラベル付きインスタンスからラベルなしインスタンスにラベル(クラス)を伝播することです。
LabelPropagationプロセス
- まず、ノードがデータインスタンスを表し、ノード間のエッジがインスタンス間の類似性または近接性を反映するグラフの構築から始まります。
- 初期ラベルの割り当て：ラベル付きインスタンスにはラベルが付けられ、ラベルなしインスタンスは未定義のラベルで始まります。
- グラフ上のラベル伝播：ラベル付きインスタンスのラベルは、インスタンス間の類似性に基づいて、ラベルなしインスタンスに伝播されます。この類似性は、グラフ内の最も近い近傍を使用するなど、さまざまな方法で判断できます。
- 反復プロセス：ラベルは複数の反復にわたって変更される可能性があり、各反復では、現在のラベルとインスタンスの類似性に基づいて、ラベルのないインスタンスのラベルが更新されます。
- 安定：このプロセスは、ラベルが安定するか、特定の停止基準が満たされるまで継続されます。
LabelPropagationの利点
- ラベルのないデータからの情報を活用：LabelPropagationを使用すると、ラベル付けされていないインスタンスからの情報を活用して分類の品質を向上させることができます。これは、ラベル付けされたデータが不足している場合に特に役立ちます。
- ノイズに対する堅牢性：この方法は、インスタンスの類似性を考慮し、ラベルのみに依存せず、ノイズのあるデータを効果的に処理します。
LabelPropagationの制限
- グラフの選択による依存性：LabelPropagation分類の品質は、グラフの選択とインスタンスの類似性を決定する方法に大きく依存します。パラメータの選択を誤ると、結果が悪くなる可能性があります。
- 計算の複雑さ：データのサイズと複雑さ、およびメソッドパラメータによっては、LabelPropagationにかなりの計算リソースが必要になる場合があります。
- 過剰適合の可能性：グラフにノイズの多いエッジや誤ったラベルが多すぎると、この方法が過剰適合する可能性があります。
- 収束が保証されない：まれに、LabelPropagationが安定したラベルに収束せず、反復回数を制限するか、他の設定を調整する必要がある場合があります。
LabelPropagationは強力な方法ですが、良好な結果を得るには、慎重なパラメータ調整とデータのグラフ構造の分析が必要です。
2.29.3.1.LabelPropagationClassifierモデルを作成するためのコード
# Iris_LabelPropagationClassifier.py
# このコードは、IrisデータセットでLabelPropagationClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して予測をおこなうプロセスを示している
# また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価する
# Copyright 2023, MetaQuotes Ltd.
# https://www.mql5.com
# 必要なライブラリを読み込む
from sklearn import datasets
from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
import onnxruntime as ort
import numpy as np
from sys import argv
# モデルを保存するためのパスを定義する
data_path = argv[0]
last_index = data_path.rfind("\\") + 1
data_path = data_path[0:last_index]
# Irisデータセットを読み込む
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# LabelPropagationモデルを作成する
lp_model = LabelPropagation()
# データセット全体でモデルを訓練する
lp_model.fit(X,y)
# データセット全体のクラスを予測する
y_pred=lp_model.predict(X)
# モデルの精度を評価する
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print("Accuracy of LabelPropagation model:", accuracy)
# 分類レポートを表示する
print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred))
# 入力データ型を定義する
initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))]
# モデルをfloatデータ型のONNX形式に書き出す
onnx_model = convert_sklearn(lp_model, initial_types=initial_type, target_opset=12)
# モデルをファイルに保存する
onnx_filename = data_path + "lp_iris.onnx"
with open(onnx_filename, "wb") as f:
f.write(onnx_model.SerializeToString())
# モデルへのパスを出力する
print(f"Model saved to {onnx_filename}")
# ONNXモデルを読み込んで予測をおこなう
onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename)
input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name
output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name
# ONNXの入力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about input tensors in ONNX:")
for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}")
# ONNXの出力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about output tensors in ONNX:")
for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}")
# データを浮動小数点形式に変換する(float32)
X_float32 = X.astype(np.float32)
# ONNXを使用してデータセット全体のクラスを予測する
y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name:X_float32})[0]
# ONNXモデルの精度を評価する
accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx)
print("\nAccuracy of LabelPropagation model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of LabelPropagation model:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
モデルは構築されましたが、ONNX形式への変換中にエラーが発生しました。
[Error]タブには、ONNX形式への変換エラーに関するメッセージが表示されます。
onnx_model=convert_sklearn(lp_model、initial_types=initial_type、target_opset=12)Iris_LabelPropagation.py441
onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_shape_calculator(operator) _topology.py 1348 1
operator.infer_types() _topology.py 1163 1
raise MissingShapeCalculator( _topology.py 629 1
skl2onnx.common.exceptions.MissingShapeCalculator:Unable to find a shape calculator for type '<class 'sklearn.semi_supervised._label_propagation.LabelPropagation'>'. _topology.py 629 1
It usually means the pipeline being converted contains a _topology.py 629 1
transformer or a predictor with no corresponding converter _topology.py 629 1
implemented in sklearn-onnx.If the converted is implemented _topology.py 629 1
in another library, you need to register _topology.py 629 1
the converted so that it can be used by sklearn-onnx (function _topology.py 629 1
update_registered_converter).If the model is not yet covered _topology.py 629 1
by sklearn-onnx, you may raise an issue to _topology.py 629 1
https://github.com/onnx/sklearn-onnx/issues _topology.py 629 1
to get the converter implemented or even contribute to the _topology.py 629 1
project.If the model is a custom model, a new converter must _topology.py 629 1
be implemented.Examples can be found in the gallery. _topology.py 629 1
Iris_LabelPropagation.py finished in 2064 ms 19 1
したがって、LabelSpreadingClassifierモデルをONNXに変換できませんでした。onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_shape_calculator(operator) _topology.py 1348 1
operator.infer_types() _topology.py 1163 1
raise MissingShapeCalculator( _topology.py 629 1
skl2onnx.common.exceptions.MissingShapeCalculator:Unable to find a shape calculator for type '<class 'sklearn.semi_supervised._label_propagation.LabelPropagation'>'. _topology.py 629 1
It usually means the pipeline being converted contains a _topology.py 629 1
transformer or a predictor with no corresponding converter _topology.py 629 1
implemented in sklearn-onnx.If the converted is implemented _topology.py 629 1
in another library, you need to register _topology.py 629 1
the converted so that it can be used by sklearn-onnx (function _topology.py 629 1
update_registered_converter).If the model is not yet covered _topology.py 629 1
by sklearn-onnx, you may raise an issue to _topology.py 629 1
https://github.com/onnx/sklearn-onnx/issues _topology.py 629 1
to get the converter implemented or even contribute to the _topology.py 629 1
project.If the model is a custom model, a new converter must _topology.py 629 1
be implemented.Examples can be found in the gallery. _topology.py 629 1
Iris_LabelPropagation.py finished in 2064 ms 19 1
2.29.4.ラベル拡散分類器
LabelSpreadingは、分類タスクに使用される半教師あり学習法です。これは、LabelPropagationと同様に、グラフベースのデータ構造内でラベル付きインスタンスからラベルなしインスタンスにラベル（クラス）を伝播するというアイデアに基づいています。ただし、LabelSpreadingには、ラベル伝播プロセスの追加の安定化と正規化が含まれます。
LabelSpreadingプロセス
- まず、ノードがデータインスタンスを表し、ノード間のエッジがインスタンス間の類似性または近接性を反映するグラフの構築から始まります。
- 初期ラベルの割り当て：ラベル付きインスタンスにはラベルが付けられ、ラベルなしインスタンスは未定義のラベルで始まります。
- グラフ上のラベル伝播：ラベル付きインスタンスのラベルは、インスタンス間の類似性に基づいて、ラベルなしインスタンスに伝播されます。
- 正規化と安定化:LabelSpreadingには、ラベル伝播プロセスを安定させ、過剰適合を減らすのに役立つ正規化が含まれています。これは、インスタンス間の類似性だけでなく、隣接するインスタンスのラベル間の相違も考慮することによって実現されます。
- 反復プロセス：ラベルは複数の反復にわたって変更される可能性があり、各反復では、現在のラベルと正規化に基づいて、ラベルのないインスタンスのラベルが更新されます。
- 安定：このプロセスは、ラベルが安定するか、特定の停止基準が満たされるまで継続されます。
LabelSpreadingの利点
- ラベルのないデータからの情報を活用：LabelSpreadingを使用すると、ラベル付けされていないインスタンスからの情報を活用して分類の品質を向上させることができます。
- 正規化:LabelSpreadingに正規化が存在すると、過剰適合が軽減され、ラベル伝播プロセスがより安定します。
LabelSpreadingの制限
- グラフの選択による依存性：LabelPropagationと同様に、LabelSpreading分類の品質は、グラフとメソッドパラメータの選択に大きく依存します。
- 計算の複雑さ：データのサイズと複雑さ、およびメソッドのパラメータによっては、LabelSpreadingにかなりの計算リソースが必要になる場合があります。
- 必ずしも収束するわけではない:まれに、LabelSpreadingが安定したラベルに収束せず、反復回数を制限するか、他の設定を調整する必要がある場合があります。
LabelSpreadingも慎重な調整を必要とする方法であり、分類タスクでラベルのないデータを使用するための強力なツールになります。
2.29.4.1.LabelSpreadingClassifierモデルを作成するためのコード
#Iris_LabelSpreadingClassifier.py
#このコードは、IrisデータセットでLabelSpreadingClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して予測をおこなうプロセスを示している
# また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価する
#著作権2023、MetaQuotesLtd.
# 必要なライブラリを読み込む
from sklearn import datasets
sklearn.semi_supervisedからLabelSpreadingをインポートします
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
import onnxruntime as ort
import numpy as np
インポートシステム
# スクリプトのパスを取得する
スクリプトパス=sys.argv[0]
last_index=script_path.rfind("\\")+1
データパス=スクリプトパス[0:最後のインデックス]
# Irisデータセットを読み込む
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
#LabelSpreadingモデルを作成する
ls_model=ラベルスプレッド()
# データセット全体でモデルを訓練する
ls_model.fit(X,y)
# データセット全体のクラスを予測する
y_pred=ls_model.predict(X)
# モデルの精度を評価する
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print("Accuracy of LabelSpreading model:", accuracy)
# 分類レポートを表示する
print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred))
# 入力データ型を定義する
initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))]
# モデルをfloatデータ型のONNX形式に書き出す
onnx_model=convert_sklearn(ls_model、初期タイプ=初期タイプ、ターゲットオプセット=12)
# モデルをファイルに保存する
onnx_filename=データパス+"ls_iris.onnx"
open(onnx_filename,"wb")をfとして実行します:
f.write(onnx_model.SerializeToString())
# モデルへのパスを出力する
print(f"Model saved to {onnx_filename}")
# ONNXモデルを読み込んで予測をおこなう
onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename)
input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name
output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name
# ONNXの入力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about input tensors in ONNX:")
for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}")
# ONNXの出力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about output tensors in ONNX:")
for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}")
# データを浮動小数点形式に変換する(float32)
X_float32 = X.astype(np.float32)
# ONNXを使用してデータセット全体のクラスを予測する
y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name:X_float32})[0]
# ONNXモデルの精度を評価する
accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx)
print("\nAccuracy of LabelSpreading model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of LabelSpreading model:1.0
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 1.00 1.00 1.00 50
Python 2 1.00 1.00 1.00 50
Python
Python accuracy 1.00 150
Python macro avg 1.00 1.00 1.00 150
Python weighted avg 1.00 1.00 1.00 150
Python
[Error]タブには、ONNX形式への変換エラーに関するメッセージが表示されます。
onnx_model=convert_sklearn(ls_model、initial_types=initial_type、target_opset=12)Iris_LabelSpreading.py451
onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_shape_calculator(operator) _topology.py 1348 1
operator.infer_types() _topology.py 1163 1
raise MissingShapeCalculator( _topology.py 629 1
skl2onnx.common.exceptions.MissingShapeCalculator:Unable to find a shape calculator for type '<class 'sklearn.semi_supervised._label_propagation.LabelSpreading'>'. _topology.py 629 1
It usually means the pipeline being converted contains a _topology.py 629 1
transformer or a predictor with no corresponding converter _topology.py 629 1
implemented in sklearn-onnx.If the converted is implemented _topology.py 629 1
in another library, you need to register _topology.py 629 1
the converted so that it can be used by sklearn-onnx (function _topology.py 629 1
update_registered_converter).If the model is not yet covered _topology.py 629 1
by sklearn-onnx, you may raise an issue to _topology.py 629 1
https://github.com/onnx/sklearn-onnx/issues _topology.py 629 1
to get the converter implemented or even contribute to the _topology.py 629 1
project.If the model is a custom model, a new converter must _topology.py 629 1
be implemented.Examples can be found in the gallery. _topology.py 629 1
Iris_LabelSpreading.py finished in 2032 ms 19 1
onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_shape_calculator(operator) _topology.py 1348 1
operator.infer_types() _topology.py 1163 1
raise MissingShapeCalculator( _topology.py 629 1
skl2onnx.common.exceptions.MissingShapeCalculator:Unable to find a shape calculator for type '<class 'sklearn.semi_supervised._label_propagation.LabelSpreading'>'. _topology.py 629 1
It usually means the pipeline being converted contains a _topology.py 629 1
transformer or a predictor with no corresponding converter _topology.py 629 1
implemented in sklearn-onnx.If the converted is implemented _topology.py 629 1
in another library, you need to register _topology.py 629 1
the converted so that it can be used by sklearn-onnx (function _topology.py 629 1
update_registered_converter).If the model is not yet covered _topology.py 629 1
by sklearn-onnx, you may raise an issue to _topology.py 629 1
https://github.com/onnx/sklearn-onnx/issues _topology.py 629 1
to get the converter implemented or even contribute to the _topology.py 629 1
project.If the model is a custom model, a new converter must _topology.py 629 1
be implemented.Examples can be found in the gallery. _topology.py 629 1
Iris_LabelSpreading.py finished in 2032 ms 19 1
LabelPropagationClassifierモデルをONNXに変換できませんでした。
2.29.5.NearestCentroid分類器
NearestCentroidは、各クラスの重心を決定し、最も近い重心に基づいてオブジェクトを分類するという考えに基づく分類方法です。この方法は、多クラスの問題に適しており、線形に分離可能なクラスを持つデータセットでうまく機能します。
NearestCentroidプロセス
- 各クラスについて、そのクラスに属するすべてのオブジェクトの特徴の平均値を表す重心が計算されます。これは、そのクラス内のオブジェクトの各特徴の平均値を計算することによって実行できます。
- 新しいオブジェクトを分類するときに、すべてのクラスの重心の中からそのオブジェクトに最も近い重心が計算されます。
- 新しいオブジェクトは、メトリック空間内でそのオブジェクトに最も近い重心を持つクラスに割り当てられます。
NearestCentroidの利点
- シンプルさとスピード：NearestCentroidは計算上単純な方法であり、大規模なデータセットでも高速に動作します。
- 線形に分離可能なクラスに適している：この方法は、クラスが線形に分離可能であるか、または線形に分離可能であることに近いタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
- 多クラス問題に効果的：NearestCentroidは多クラス問題に適しており、アンサンブルの基本分類器として使用できます。
NearestCentroidの制限
- 外れ値に対する感度：NearestCentroidメソッドは、外れ値の存在によって重心が大きく歪む可能性があるため、データ内の外れ値の影響を受けやすいです。
- 空間バイアス：データ内のクラスの分散と形状が異なる場合、NearestCentroidメソッドの効率が低下する可能性があります。
- 等しいと仮定すると：この方法では、クラスがほぼ等しい特徴の平均を持つと想定していますが、実際のデータでは必ずしもそれが当てはまらない可能性があります。
- 非線形タスクには適していません:NearestCentroidは、クラス間の境界が非線形であるタスクには適していません。
NearestCentroidは、クラスが線形に分離可能で、データに外れ値がない場合など、特定のシナリオで特に役立つ、シンプルで解釈可能な分類方法です。
2.29.5.1.NearestCentroidモデルを作成するためのコード
# Iris_NearestCentroidClassifier.py
# このコードは、IrisデータセットでNearestCentroidClassifierモデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して予測をおこなうプロセスを示している
# また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価する
# Copyright 2023, MetaQuotes Ltd.
# https://www.mql5.com
# 必要なライブラリを読み込む
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import NearestCentroid
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
import onnxruntime as ort
import numpy as np
import sys
# スクリプトのパスを取得する
script_path = sys.argv[0]
last_index=script_path.rfind("\\")+1
data_path = script_path[0:last_index]
# Irisデータセットを読み込む
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
#NearestCentroidモデルを作成する
nc_model = NearestCentroid()
# データセット全体でモデルを訓練する
nc_model.fit(X,y)
# データセット全体のクラスを予測する
y_pred=nc_model.predict(X)
# モデルの精度を評価する
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print("Accuracy of NearestCentroid model:", accuracy)
# 分類レポートを表示する
print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred))
# 入力データ型を定義する
initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))]
# モデルをfloatデータ型のONNX形式に書き出す
onnx_model = convert_sklearn(nc_model, initial_types=initial_type, target_opset=12)
# モデルをファイルに保存する
onnx_filename = data_path + "nc_iris.onnx"
with open(onnx_filename, "wb") as f:
f.write(onnx_model.SerializeToString())
# モデルへのパスを出力する
print(f"Model saved to {onnx_filename}")
# ONNXモデルを読み込んで予測をおこなう
onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename)
input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name
output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name
# ONNXの入力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about input tensors in ONNX:")
for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}")
# ONNXの出力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about output tensors in ONNX:")
for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}")
# データを浮動小数点形式に変換する(float32)
X_float32 = X.astype(np.float32)
# ONNXを使用してデータセット全体のクラスを予測する
y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name:X_float32})[0]
# ONNXモデルの精度を評価する
accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx)
print("\nAccuracy of NearestCentroid model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of NearestCentroid model:0.9266666666666666
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.87 0.92 0.89 50
Python 2 0.91 0.86 0.89 50
Python
Python accuracy 0.93 150
Python macro avg 0.93 0.93 0.93 150
Python weighted avg 0.93 0.93 0.93 150
Python
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.87 0.92 0.89 50
Python 2 0.91 0.86 0.89 50
Python
Python accuracy 0.93 150
Python macro avg 0.93 0.93 0.93 150
Python weighted avg 0.93 0.93 0.93 150
Python
[Error]タブには、ONNX形式への変換エラーに関するメッセージが表示されます。
onnx_model=convert_sklearn(nc_model、initial_types=initial_type、target_opset=12)Iris_NearestCentroid.py451
onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_shape_calculator(operator) _topology.py 1348 1
operator.infer_types() _topology.py 1163 1
raise MissingShapeCalculator( _topology.py 629 1
skl2onnx.common.exceptions.MissingShapeCalculator:Unable to find a shape calculator for type '<class 'sklearn.neighbors._nearest_centroid.NearestCentroid'>'. _topology.py 629 1
It usually means the pipeline being converted contains a _topology.py 629 1
transformer or a predictor with no corresponding converter _topology.py 629 1
implemented in sklearn-onnx.If the converted is implemented _topology.py 629 1
in another library, you need to register _topology.py 629 1
the converted so that it can be used by sklearn-onnx (function _topology.py 629 1
update_registered_converter).If the model is not yet covered _topology.py 629 1
by sklearn-onnx, you may raise an issue to _topology.py 629 1
https://github.com/onnx/sklearn-onnx/issues _topology.py 629 1
to get the converter implemented or even contribute to the _topology.py 629 1
project.If the model is a custom model, a new converter must _topology.py 629 1
be implemented.Examples can be found in the gallery. _topology.py 629 1
Iris_NearestCentroid.py finished in 2131 ms 19 1
NearestCentroidClassifierモデルをONNXに変換できませんでした。onnx_model = convert_topology( convert.py 208 1
topology.convert_operators(container=container, verbose=verbose) _topology.py 1532 1
self.call_shape_calculator(operator) _topology.py 1348 1
operator.infer_types() _topology.py 1163 1
raise MissingShapeCalculator( _topology.py 629 1
skl2onnx.common.exceptions.MissingShapeCalculator:Unable to find a shape calculator for type '<class 'sklearn.neighbors._nearest_centroid.NearestCentroid'>'. _topology.py 629 1
It usually means the pipeline being converted contains a _topology.py 629 1
transformer or a predictor with no corresponding converter _topology.py 629 1
implemented in sklearn-onnx.If the converted is implemented _topology.py 629 1
in another library, you need to register _topology.py 629 1
the converted so that it can be used by sklearn-onnx (function _topology.py 629 1
update_registered_converter).If the model is not yet covered _topology.py 629 1
by sklearn-onnx, you may raise an issue to _topology.py 629 1
https://github.com/onnx/sklearn-onnx/issues _topology.py 629 1
to get the converter implemented or even contribute to the _topology.py 629 1
project.If the model is a custom model, a new converter must _topology.py 629 1
be implemented.Examples can be found in the gallery. _topology.py 629 1
Iris_NearestCentroid.py finished in 2131 ms 19 1
2.29.6.QuadraticDiscriminantAnalysis分類器
Quadratic Discriminant Analysis (QDA)は、確率モデルを使用してデータをクラスに分ける分類方法です。これはLinearDiscriminantAnalysisを一般化したものであり、各クラス内の特徴共分散を考慮することができます。QDAの主なアイデアは、各クラスの特徴分布をモデル化し、この分布を使用して新しいオブジェクトを分類することです。
QDAプロセス
- 分布のパラメータは、特徴の平均や共分散行列など、クラスごとに計算されます。これらのパラメータは、各クラスの訓練データに基づいて推定されます。
- 得られたパラメータを使用して、多変量正規分布（または二次分布関数）を使用して各クラスの確率密度を計算できます。
- 新しいオブジェクトを分類するときに、クラスごとに確率密度値が計算され、最も確率の高いクラスにオブジェクトが割り当てられます。
QuadraticDiscriminantAnalysis(QDA)の利点
- 特徴共分散を考慮する：QDAは、クラスごとに異なる共分散行列を許可し、さまざまなデータ構造に適応できるため、LDAよりも柔軟性があります。
- 非線形境界に適している：QDAは、クラス間の複雑で非線形な境界をモデル化できます。
- 不均衡なデータに対して堅牢：QDAは、クラスのバランスが崩れたタスクでも優れたパフォーマンスを発揮します。
QuadraticDiscriminantAnalysis(QDA)の限界
- 計算の複雑さ：QDAでは、共分散行列を含む各クラスのパラメータの推定が必要であり、大規模なデータセットでは計算コストが高くなる可能性があります。
- 限定データ：データが限られている場合、QDAは効果的に機能せず、パラメータ推定の精度が低下する可能性があります。
- 正規分布の仮定：QDAでは、データが正規分布に従うと想定していますが、一部の種類のデータではこれが当てはまらない場合があります。
- 過剰適合のリスク：訓練データが不十分であったり、特徴の共分散が強かったりすると、QDAは過剰適合の問題に直面する可能性があります。
QuadraticDiscriminantAnalysis (QDA)は、さまざまなデータタイプに適しており、クラス内の特徴の共分散を考慮できる強力な分類方法です。ただし、使用時に考慮すべき制限もあります。
2.29.6.1.QuadraticDiscriminantAnalysisモデルを作成するためのコード
# Iris_QuadraticDiscriminantAnalysisClassifier.py
# このコードは、IrisデータセットでQuadraticDiscriminantAnalysis分類器モデルを訓練し、それをONNX形式に書き出し、ONNXモデルを使用して予測をおこなうプロセスを示している
# また、元のモデルとONNXモデルの両方の精度も評価する
# Copyright 2023, MetaQuotes Ltd.
# https://www.mql5.com
# 必要なライブラリを読み込む
from sklearn import datasets
from sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
import onnxruntime as ort
import numpy as np
import sys
# スクリプトのパスを取得する
script_path = sys.argv[0]
last_index=script_path.rfind("\\")+1
data_path = script_path[0:last_index]
# Irisデータセットを読み込む
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# QuadraticDiscriminantAnalysisモデルを作成する
qda_model = QuadraticDiscriminantAnalysis()
# データセット全体でモデルを訓練する
qda_model.fit(X,y)
# データセット全体のクラスを予測する
y_pred=qda_model.predict(X)
# モデルの精度を評価する
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print("Accuracy of Quadratic Discriminant Analysis model:", accuracy)
# 分類レポートを表示する
print("\nClassification Report:\n", classification_report(y, y_pred))
# 入力データ型を定義する
initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, X.shape[1]]))]
# モデルをfloatデータ型のONNX形式に書き出す
onnx_model = convert_sklearn(qda_model, initial_types=initial_type, target_opset=12)
# モデルをファイルに保存する
onnx_filename = data_path + "qda_iris.onnx"
with open(onnx_filename, "wb") as f:
f.write(onnx_model.SerializeToString())
# モデルへのパスを出力する
print(f"Model saved to {onnx_filename}")
# ONNXモデルを読み込んで予測をおこなう
onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename)
input_name = onnx_session.get_inputs()[0].name
output_name = onnx_session.get_outputs()[0].name
# ONNXの入力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about input tensors in ONNX:")
for i, input_tensor in enumerate(onnx_session.get_inputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {input_tensor.name}, Data Type: {input_tensor.type}, Shape: {input_tensor.shape}")
# ONNXの出力テンソルに関する情報を表示する
print("\nInformation about output tensors in ONNX:")
for i, output_tensor in enumerate(onnx_session.get_outputs()):
print(f"{i + 1}.Name: {output_tensor.name}, Data Type: {output_tensor.type}, Shape: {output_tensor.shape}")
# データを浮動小数点形式に変換する(float32)
X_float32 = X.astype(np.float32)
# ONNXを使用してデータセット全体のクラスを予測する
y_pred_onnx = onnx_session.run([output_name], {input_name:X_float32})[0]
# ONNXモデルの精度を評価する
accuracy_onnx = accuracy_score(y, y_pred_onnx)
print("\nAccuracy of Quadratic Discriminant Analysis model in ONNX format:", accuracy_onnx)
出力：
Python Accuracy of Quadratic Discriminant Analysis model:0.98
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.96 0.97 50
Python 2 0.96 0.98 0.97 50
Python
Python accuracy 0.98 150
Python macro avg 0.98 0.98 0.98 150
Python weighted avg 0.98 0.98 0.98 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\qda_iris.onnx
Python
Python Classification Report:
Python precision recall f1-score support
Python
Python 0 1.00 1.00 1.00 50
Python 1 0.98 0.96 0.97 50
Python 2 0.96 0.98 0.97 50
Python
Python accuracy 0.98 150
Python macro avg 0.98 0.98 0.98 150
Python weighted avg 0.98 0.98 0.98 150
Python
Python Model saved to C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\qda_iris.onnx
今回は、モデルをONNX形式で保存することに成功しました。ただし、実行すると、[エラー]タブにエラーが表示されます。
onnx_session = ort.InferenceSession(onnx_filename) Iris_QuadraticDiscriminantAnalysisClassifier.py 55 1
self._create_inference_session(providers, provider_options, disabled_optimizers) onnxruntime_inference_collection.py 383 1
sess = C.InferenceSession(session_options, self._model_path, True, self._read_config_from_model) onnxruntime_inference_collection.py 424 1
onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidGraph: [ONNXRuntimeError] :10:INVALID_GRAPH :Load model from C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\qda_iris.onnx failed:This is an invalid mode onnxruntime_inference_collection.py 424 1
Iris_QuadraticDiscriminantAnalysisClassifier.py finished in 2063 ms 5 1
self._create_inference_session(providers, provider_options, disabled_optimizers) onnxruntime_inference_collection.py 383 1
sess = C.InferenceSession(session_options, self._model_path, True, self._read_config_from_model) onnxruntime_inference_collection.py 424 1
onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidGraph: [ONNXRuntimeError] :10:INVALID_GRAPH :Load model from C:\Users\user\AppData\Roaming\MetaQuotes\Terminal\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075\MQL5\Scripts\qda_iris.onnx failed:This is an invalid mode onnxruntime_inference_collection.py 424 1
Iris_QuadraticDiscriminantAnalysisClassifier.py finished in 2063 ms 5 1
QuadraticDiscriminantAnalysis分類器モデルをONNXに変換するときにエラーが発生しました。
終わりに
本研究では、Scikit-learnライブラリバージョン1.2.2を活用して、Irisデータセットを使用した33の分類器モデルに関する研究を実施しました。
1.このセットから、6つのモデルをONNX形式に変換するときに問題が発生しました。
- DummyClassifier：ダミー分類器
- GaussianProcessClassifier： ガウス過程分類器
- LabelPropagation：ラベル伝播分類器
- LabelSpreading：ラベル拡散分類器
- NearestCentroid：最近傍重心分類器
- QuadraticDiscriminantAnalysis：二次判別分析分類器
これらのモデルは構造やロジックの点でより複雑であり、ONNX形式への適応には追加の作業が必要になる可能性があります。また、ONNX形式で完全にサポートされていない、または適していない特定のデータ構造やアルゴリズムを使用している可能性もあります。
2.残りの27個のモデルはONNX形式に正常に変換され、精度が維持されていることが実証されました。これは、機械学習モデルを保存および復元するツールとしてのONNXの有効性を強調し、パフォーマンスを維持しながら、異なる環境やアプリケーション間でのモデルの簡単な転送を可能にします。
ONNX形式に正常に変換されたモデルの完全なリストは次のとおりです。
- SVC：サポートベクトル分類器
- LinearSVC：線形サポートベクトル分類器
- NuSVC：Nuサポートベクトル分類器
- AdaBoostClassifier：適応ブースティング分類器
- BaggingClassifier：ブートストラップ集約分類器
- BernoulliNB：ベルヌーイ単純ベイズ分類器
- CategoricalNB:カテゴリカル単純ベイズ分類器
- ComplementNB：補集合単純ベイズ(CNB)分類器
- DecisionTreeClassifier：決定木分類器
- ExtraTreeClassifier：エキストラツリー分類器
- ExtraTreesClassifier：エキストラツリーズ分類器
- GaussianNB：ガウス単純ベイズ分類器
- GradientBoostingClassifier：勾配ブースティング分類器
- HistGradientBoostingClassifier：ヒストグラムベースの勾配ブースティング分類器
- KNeighborsClassifier：k-近傍分類器
- LinearDiscriminantAnalysis：線形判別分析分類器
- LogisticRegression：ロジスティック回帰分類器
- LogisticRegressionCV：交差検証によるロジスティック回帰分類器
- MLPClassifier：多層Perceptron分類器
- MultinomialNB：多項式単純ベイズ分類器
- PassiveAggressiveClassifier：パッシブ・アグレッシブ分類器
- Perceptron:パーセプトロン分類器
- RadiusNeighborsClassifier：半径近傍分類器
- RandomForestClassifier：ランダムフォレスト分類器
- RidgeClassifier：リッジ分類器
- RidgeClassifierCV：交差検証によるリッジ分類器
- SGDClassifier：確率的勾配降下分類器
3.さらに、研究中に、Irisデータセットで優れた分類パフォーマンスを示したモデルが特定されました。RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier、BaggingClassifier、DecisionTreeClassifier、ExtraTreeClassifier、ExtraTreesClassifier、HistGradientBoostingClassifierなどの分類器モデルは、予測において完璧な精度を達成しました。これは、各虹彩サンプルが属するクラスを正確に判断できることを意味します。
これらの結果は、特定の分類タスクに最適なモデルを選択するときに特に役立ちます。Irisデータで完璧な精度を達成したモデルは、類似データの分析や分類を伴うタスクに最適な選択肢となります。
したがって、この研究では、特定のタスクに適切なモデルを選択することの重要性を強調し、分類タスク用の機械学習モデルを保存および適用するためにONNXを使用する利点を強調しています。
結論
この記事では、Scikit-learnバージョン1.2.2でIrisデータセットを使用して33の分類器モデルを分析しました。
私たちが調査したすべてのモデルのうち、6つはONNX形式に変換するのが困難であることが判明しました。これらのモデルには、DummyClassifier、GaussianProcessClassifier、LabelPropagation分類器、 LabelSpreading分類器、NearestCentroid分類器、QuadraticDiscriminantAnalysis分類器が含まれます。複雑な構造やロジックのため、ONNX形式への変換を成功させるには、追加の調整が必要になる可能性があります。
残りの27個のモデルはONNX形式に正常に変換され、精度が維持されていることが実証されました。これにより、機械学習モデルの保存と復元におけるONNXの効率性が再確認され、モデルのパフォーマンスを維持しながら移植性が確保されます。
特に、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier、BaggingClassifier、DecisionTreeClassifier、ExtraTreeClassifier、ExtraTreesClassifier、HistGradientBoostingClassifierなどの一部のモデルは、Irisデータの分類において完璧な精度を達成しました。これらのモデルは、高い精度が重要なタスクに特に魅力的です。
この研究は、特定のタスクに適切なモデルを選択することの重要性を強調し、分類タスクで機械学習モデルを保存および適用するためにONNXを使用する利点を実証しています。
この記事のすべてのスクリプトは、パブリックプロジェクト「MQL5\SharedProjects\Scikit.Classification.ONNX」でも入手できます。
MetaQuotes Ltdによってロシア語から翻訳されました。
元の記事: https://www.mql5.com/ru/articles/13451
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ニューラルネットワークが簡単に（第64回）：ConserWeightive Behavioral Cloning (CWBC)法
以前の記事でおこなったテストの結果、訓練された戦略の最適性は、使用する訓練セットに大きく依存するという結論に達しました。この記事では、モデルを訓練するための軌道を選択するための、シンプルかつ効果的な手法を紹介します。
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