<jupyter_start><jupyter_text>Anwendungsbeispiel: Ridge Regression vs. SVM    In diesem Anwendungsbeispiel vergleichen wir Ridge Regression mit einer C-SVM. Die Daten wurden künstlich erstellt und dienen nur als Veranschaulichung einer potentiellen echten Anwendung. Erläuterung der (Toy-)Anwendung      Ein neues Medikament kommt auf den Markt, welches sich gut für die Therapie eines speziellen Tumors eignet. Jedoch hat man festgestellt, dass es bei einer Gruppe von Patienten schneller wirkt als bei einer anderen. Leider kommt es bei einer längeren Behandlung mit dem Medikament zu erheblichen Nebenwirkungen. Daher möchte man vermeiden, dass Patienten das Medikament verabreicht wird, wenn es eine zu lange Reaktionszeit benötigen würde. Es wird vermutet, dass verschiedene genetische Veränderungen (Mutationen) im Genom der einzelnen Patienten eine Rolle spielen könnten, weshalb das Medikament eine schnellere oder längere Reaktionszeit hat. Unsere Aufgabe als Machine Learner ist es nun, ein Vorhersagemodell zu entwickeln, welches uns anhand der genetischen Unterschiede zwischen den Patienten die Reaktionszeit (Anzahl der Tage) vorhersagt, ab wann das Medikament für den individuellen Patienten zu wirken beginnt. Um die Reaktionszeit in Tagen vorherzusagen, bekommen wir von unserem Auftragssteller einen Datensatz von 400 Patienten. Für jeden Patienten wurden 600 verschiedene genetische Veränderungen (Mutationen) an derselben Stelle im Genom gemessen. Zusätzlich wurde die Anzahl der Tage notiert, ab wann das Medikament für den individuellen Patient begonnen hat zu wirken. 1. Vorhersage der genauen Reaktionszeit mit Ridge RegressionUm die Reaktionszeit des Medikaments für neue Patienten vorherzusagen, verwenden wir Ridge Regression, da es sich um ein Regressionproblem handelt und wir mehr Features als Patienten haben. Zudem verwenden wir Ridge Regression, um ein Modell zu lernen, welches nicht überangepasst ist (overfitted) und gut auf unbekannte Patienten generalisiert, indem wir den optimalen Regularisierungsparameter lernen. 1.1 Daten Vorverarbeitung<jupyter_code>%matplotlib inline
import scipy as sp
import matplotlib
import pylab as pl
matplotlib.rcParams.update({'font.size': 15})

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold, GridSearchCV,StratifiedShuffleSplit
from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error, mean_absolute_error

random_state = 42

#Lade Simulierte Daten
data = sp.loadtxt("toydata/X.txt")
binary_target = sp.loadtxt("toydata/y_binary.txt")
continuous_target = sp.loadtxt("toydata/y.txt")

#Zusammenfassung der Daten
print("Orginal Daten")
print("Anzahl Patienten:\t%d"%data.shape[0])
print("Anzahl Features:\t%d"%data.shape[1])
print

#Splitte Daten in Trainings und Test Daten
train_test_data = train_test_split(data,
                                   continuous_target,
                                   test_size=0.2,
                                   random_state=random_state)
training_data = train_test_data[0]
testing_data = train_test_data[1]
training_target = train_test_data[2]
testing_target = train_test_data[3]

print("Trainingsdaten")
print("Anzahl Patienten:\t%d"%training_data.shape[0])
print("Anzahl Features:\t%d"%training_data.shape[1])
print
print("Testdaten")
print("Anzahl Patienten:\t%d"%testing_data.shape[0])
print("Anzahl Features:\t%d"%testing_data.shape[1])<jupyter_output>Orginal Daten
Anzahl Patienten:	400
Anzahl Features:	600

Trainingsdaten
Anzahl Patienten:	320
Anzahl Features:	600

Testdaten
Anzahl Patienten:	80
Anzahl Features:	600<jupyter_text>1.2 Trainiere Ridge Regression auf TrainingsdatenAls Erstes trainieren wir ein Ridge Regression Modell auf den Trainingsdaten mit einer 5-fachen Kreuzvalidierung und einer interenen Liniensuche, um das optimiale $\alpha$ zu finden. Zusätzlich plotten wir den Trainingsfehler gegen den Subtestfehler, um den Effekt von unterschiedlichen $\alpha$'s zu betrachten.<jupyter_code>#Initialisiere Alphas für Ridge Regression
alphas = sp.logspace(-2,8,11)
param_grid = dict(alpha=alphas)

#5-fach Kreuzvalidierung um den mittleren quadratischen Fehler zu berechnen
outer_cv = KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=random_state)

#Liniensuche um das optimale Alpha zu finden
line_search = GridSearchCV(Ridge(random_state=random_state,solver="cholesky"),
                           param_grid=param_grid,
                           scoring="neg_mean_squared_error")

#Führe 5-fach Kreuzvalidierung mit interner Liniensuche aus und berechne mittleren quadratischen Fehler
score = cross_val_score(line_search,X=training_data,y=training_target,cv=outer_cv,scoring="neg_mean_squared_error")
print("5-fache Kreuzvalidierung mit interner Liniensuche auf Trainingsdaten")
print("Durchschnitt(Mean Squared Error):\t\t%.2f (-+ %.2f)"%(score.mean()*(-1),score.std()))
print

#Berechne optimales Alpha auf allen Trainings Daten
line_search.fit(training_data,training_target)
optimal_alpha = line_search.best_params_['alpha']

#Visualisiere Trainings und Validierungs Fehler für unterschiedliche Alphas
pl.figure(figsize=(18,7))
pl.plot(alphas,line_search.cv_results_['mean_train_score']*(-1),label="Trainingsfehler",color="#e67e22")
pl.fill_between(alphas,
                line_search.cv_results_['mean_train_score']*(-1)-line_search.cv_results_['std_train_score'],
                line_search.cv_results_['mean_train_score']*(-1)+line_search.cv_results_['std_train_score'],
                alpha=0.3,color="#e67e22")
pl.plot(alphas,line_search.cv_results_['mean_test_score']*(-1),label="Subtestfehler",color="#2980b9")
pl.fill_between(alphas,
                line_search.cv_results_['mean_test_score']*(-1)-line_search.cv_results_['std_test_score'],
                line_search.cv_results_['mean_test_score']*(-1)+line_search.cv_results_['std_test_score'],
                alpha=0.3,color="#2980b9")
#pl.xlim(0,max(alphas))
pl.xscale("log")
pl.ylabel("Mean Squared Error")
pl.xlabel("Alphas")
pl.legend(frameon=True)
pl.grid(True)
pl.axvline(x=optimal_alpha,color='r',linestyle="--")
pl.title("Training- vs. Subtest-Fehler (Optimales Alpha = %.1e)"%optimal_alpha);<jupyter_output>5-fache Kreuzvalidierung mit interner Liniensuche auf Trainingsdaten
Durchschnitt(Mean Squared Error):		587.09 (-+ 53.45)<jupyter_text>1.3 Trainiere Ridge Regression mit optimalem $\alpha$ und teste auf TestdatenAls Nächstes trainieren wir auf den gesamten Trainingsdaten ein Ridge Regression Modell mit dem optimalen $\alpha$, welches wir in Abschnitt 1.2 mithilfe einer 5-fachen Kreuzvalidierung und einer interenen Liniensuche gefunden haben. Danach testen wir unser Modell auf den nicht verwendeten Testdaten, um zu sehen, wie gut unser Modell generalisiert.<jupyter_code>#Trainiere Ridge Regression auf allen Trainings Daten mit optimalen Alpha
model = Ridge(alpha=optimal_alpha,solver="cholesky")
model.fit(training_data,training_target)

#Sage auf unbekannten Test Daten vorher
predictions = model.predict(testing_data)
print("Ergebnisse mit optimalem Alpha auf Testdaten")
print("MSE (Test Daten, Alpha=Optimal):\t%.2f "%(mean_squared_error(testing_target,predictions)))
print("Optimales Alpha:\t\t\t%.2f"%optimal_alpha)
print<jupyter_output>Ergebnisse mit optimalem Alpha auf Testdaten
MSE (Test Daten, Alpha=Optimal):	699.56 
Optimales Alpha:			100000.00<jupyter_text>Eine 5-fache Kreuzvalidierung auf den Trainingsdaten führt zu einem Mean Squared Error von $MSE=587.09 \pm 53.54$. Auf den Testdaten erhalten wir einen Fehler von $MSE=699.56$ ($\sim 26.5$ Tage). Das bedeutet, dass das Ridge Regression Modell zu eher schlechten Vorhersagen führt (trotz Parameteroptimierung).  Das kann z. B. daran liegen, dass die vorhandenen Features die genaue Zielvariable (Anzahl der Tage bis das Medikament wirkt) nur unzureichend beschreibt.  Wegen der eher entäuschenden Ergebnisse besprechen sich unsere Auftragsgeber nochmals. Nach längerer Beratung erklären uns diese, dass es ihnen eigentlich nicht auf die genaue Anzahl der Tage ankomme. Vielmehr würde ihnen ausreichen, wenn wir die Patienten vorhersagen könnten, welche eine längere bzw. eine kürzere Reaktionszeit haben.  Laut den Erfahrungen unseres Auftraggebers ist ab circa 50 Tagen Anwendung mit erheblichen Nebenwirkungen zu rechen. Wir binarisieren unsere Daten, indem alle Patienten mit bis zu 50 Tagen in Klasse 0 und alle Patienten mit mehr als 50 Tagen in Klasse 1 aufgeteilt werden.  Somit können wir statt einer Regression einen Klassifikationsalgorithmus verwenden, welcher versucht, die Patienten in diese zwei unterschiedlichen Klassen zu klassifizieren. 2. Vorhersage von Patienten mit Langsamer vs. Schneller Reaktionszeit mit einer Support-Vector-Machine 2.1 Daten Vorverarbeitung<jupyter_code>#Splitte Daten in Trainings und Test Daten unter Einhaltung der Klassen Ratio
stratiefied_splitter = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.2,random_state=42)
for train_index,test_index in stratiefied_splitter.split(data,binary_target):
    training_data = data[train_index,:]
    training_target = binary_target[train_index]
    testing_data = data[test_index,:]
    testing_target = binary_target[test_index]

print("Trainingsdaten")
print("Anzahl Patienten:\t\t%d"%training_data.shape[0])
print("Anzahl Features:\t\t%d"%training_data.shape[1])
print("Anzahl Patienten Klasse 0:\t%d"%(training_target==0).sum())
print("Anzahl Patienten Klasse 1:\t%d"%(training_target==1).sum())
print
print("Testdaten")
print("Anzahl Patienten:\t\t%d"%testing_data.shape[0])
print("Anzahl Features:\t\t%d"%testing_data.shape[1])
print("Anzahl Patienten Klasse 0:\t%d"%(testing_target==0).sum())
print("Anzahl Patienten Klasse 1:\t%d"%(testing_target==1).sum())<jupyter_output>Trainingsdaten
Anzahl Patienten:		320
Anzahl Features:		600
Anzahl Patienten Klasse 0:	160
Anzahl Patienten Klasse 1:	160

Testdaten
Anzahl Patienten:		80
Anzahl Features:		600
Anzahl Patienten Klasse 0:	40
Anzahl Patienten Klasse 1:	40<jupyter_text>2.2 Klassifikation mit einer linearen SVM<jupyter_code>Cs = sp.logspace(-7, 1, 9)
param_grid = dict(C=Cs)

grid = GridSearchCV(SVC(kernel="linear",random_state=random_state),
                    param_grid=param_grid,
                    scoring="accuracy",
                    n_jobs=4)
outer_cv = StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=random_state)

#Perform 5 Fold cross-validation with internal line-search and report average Accuracy
score = cross_val_score(grid,X=training_data,y=training_target,cv=outer_cv,scoring="accuracy")
print("5-fache Kreuzvalidierung mit interner Liniensuche auf Trainingsdaten")
print("Durchschnitt(Accuracy):\t\t\t%.2f (-+ %.2f)"%(score.mean(),score.std()))
print
grid.fit(training_data,training_target)
optimal_C = grid.best_params_['C']

pl.figure(figsize=(18,7))
pl.plot(Cs,grid.cv_results_['mean_train_score'],label="Trainingsfehler",color="#e67e22")
pl.fill_between(Cs,
                grid.cv_results_['mean_train_score']-grid.cv_results_['std_train_score'],
                grid.cv_results_['mean_train_score']+grid.cv_results_['std_train_score'],
                alpha=0.3,color="#e67e22")
pl.plot(Cs,grid.cv_results_['mean_test_score'],label="Subtestfehler",color="#2980b9")
pl.fill_between(Cs,
                grid.cv_results_['mean_test_score']-grid.cv_results_['std_test_score'],
                grid.cv_results_['mean_test_score']+grid.cv_results_['std_test_score'],
                alpha=0.3,color="#2980b9")
pl.ylabel("Accuracy")
pl.xlabel("Cs")
pl.xscale("log")
pl.legend(frameon=True)
pl.grid(True)
pl.axvline(x=optimal_C,color='r',linestyle="--")
pl.title("Training- vs. Subtest-Fehler (Optimales C = %.2e)"%optimal_C);

model = SVC(C=optimal_C,random_state=random_state,kernel="linear")
model.fit(training_data,training_target)
predictions = model.predict(testing_data)
print("Vorhersageergebnis mit optimalen C")
print("Accuracy (Test Daten, C=Optimal):\t%.2f "%(accuracy_score(testing_target,predictions)))
print("Optimales C:\t\t\t\t%.2e"%optimal_C)
print<jupyter_output>5-fache Kreuzvalidierung mit interner Liniensuche auf Trainingsdaten
Durchschnitt(Accuracy):			0.77 (-+ 0.06)

Vorhersageergebnis mit optimalen C
Accuracy (Test Daten, C=Optimal):	0.82 
Optimales C:				1.00e-04<jupyter_text>2.3 Klassifikation mit einer SVM mit RBF Kern<jupyter_code>Cs = sp.logspace(-4, 4, 9)
gammas = sp.logspace(-7, 1, 9)
param_grid = dict(C=Cs,gamma=gammas)

grid = GridSearchCV(SVC(kernel="rbf",random_state=42),
                    param_grid=param_grid,
                    scoring="accuracy",
                    n_jobs=4)

outer_cv = StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=random_state)

#Perform 5 Fold cross-validation with internal line-search and report average Accuracyscore = cross_val_score(grid,X=training_data,y=training_target,cv=outer_cv,scoring="accuracy")
print("5-fache Kreuzvalidierung mit interner Liniensuche auf Trainingsdaten")
print("Durchschnitt(Accuracy):\t\t\t%.2f (-+ %.2f)"%(score.mean(),score.std()))
print

grid.fit(training_data,training_target)
optimal_C = grid.best_params_['C']
optimal_gamma = grid.best_params_['gamma']

model = SVC(C=optimal_C,gamma=optimal_gamma,random_state=42,kernel="rbf")
model.fit(training_data,training_target)
predictions = model.predict(testing_data)
print("Vorhersageergebnis mit optimalen C und Gamma")
print("Accuracy (Test Daten, C=Optimal):\t%.2f "%(accuracy_score(testing_target,predictions)))
print("Optimales C:\t\t\t\t%.2e"%optimal_C)
print("Optimales Gamma:\t\t\t%.2e"%optimal_gamma)
print<jupyter_output>5-fache Kreuzvalidierung mit interner Liniensuche auf Trainingsdaten
Durchschnitt(Accuracy):			0.77 (-+ 0.06)

Vorhersageergebnis mit optimalen C und Gamma
Accuracy (Test Daten, C=Optimal):	0.93 
Optimales C:				1.00e+01
Optimales Gamma:			1.00e-05
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