9.3.5.2 複数列へのパーティション化
この例では、ore.groupApply関数を使用して、データを複数列にパーティション化します。
ore.groupApply関数は、INDEX引数として1つの列または複数の列を取ります。次の例は、CHURN_TRAINデータセットのデータを使用して、指定したデータのパーティション(voice_mail_plan列およびinternational_plan列)に対するルールを作成するrpartモデルを構築します。この例では、Rのtable関数を使用して各パーティションで予測される行の数を示します。
この例では、指定された名前のスクリプトがOML4Rスクリプト・リポジトリに存在しないようにするために、ore.scriptDrop関数をコールします。その後、ore.scriptCreate関数を使用してmy_rpartFunctionという名前のスクリプトを定義し、それをリポジトリに格納します。格納されたスクリプトでは、OML4Rのデータストア・オブジェクトの命名に使用されるデータ・ソースおよび接頭辞を使用する関数を定義します。関数my_rpartFunctionの各呼出しは、voice_mail_planおよびinternational_plan列の値によって特定されたパーティションのいずれかからデータを受け取ります。ソース・パーティションの列は定数のため、この関数はそれらをNULLに設定します。文字列ベクターをファクタに変換し、流動を予測するためのモデルを構築し、そこに適切に命名されたデータストアを保存します。この関数は、特定のパーティション列値、流動値の分布およびモデル自身を返すためのリストを作成します。
次にrpartライブラリをロードし、データストアの接頭辞を設定し、INDEX引数としてvoice_mail_plan列およびinternational_plan列の値を、スクリプト・リポジトリに格納されているユーザー定義関数を呼び出すためのFUN.NAME引数の値としてmy_rpartFunctionを使用して、ore.groupApplyをコールします。ore.groupApply関数は、オプションの引数を使用してdatastorePrefix変数をユーザー定義の関数に渡します。この関数は、ユーザー定義の関数の実行時に、オプションの引数ore.connectを使用してデータベースに接続します。ore.groupApply関数は、変数resとしてore.listオブジェクトを返します。
この例では、返されるリストの最初のエントリを表示します。次に、ore.load関数をコールして、顧客がボイス・メール・プランと国際プランの両方を持つ場合のモデルをロードします。
例9-10 複数列でデータをパーティション化する場合のore.groupApplyの使用方法
%r
MTCARS <- ore.push(mtcars)
# Create a user-defined function that builds and returns a model using R's lm() function.
buildLM.group.1 <- function(dat){
mod <- lm(mpg ~ hp + vs, dat)
return(mod)
}
# Run the user-defined function on the local mtcars data.frame
res1 <- buildLM.group.1(mtcars)
res1
# Create a temporary R data.frame proxy object MTCARS and run the user-defined function using ore.groupApply. The function name is passed to the FUN argument.
MTCARS <- ore.push(mtcars)
# Use ore.groupApply to build one model for each of the categories in the cyl and am variables as well as specifying the desired number of parallel R engines using the parallel argument.
res2 <- ore.groupApply(MTCARS,
INDEX = MTCARS[ , c("cyl", "am")],
buildLM.group.1,
parallel = 2)
res2
# Save the user-defined function to the R script repository with the same name. Run the function stored in the script repository using ore.tableApply.
# The script name is passed to the FUN.NAME argument. Overwrite any script with the same name if it exits.
ore.scriptCreate(name = 'buildLM.group.1',
FUN = buildLM.group.1,
overwrite = TRUE)
res3 <- ore.groupApply(MTCARS,
INDEX = MTCARS[, c("cyl", "am")],
FUN.NAME="buildLM.group.1",
parallel = 2)
res3出力は、次のようなものです。
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
26.96300 -0.05453 2.57622
$`80`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
23.23434 -0.04215 NA
$`41`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
36.1150 -0.1112 1.2122
$`61`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
23.20 -0.02 NA
$`81`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
18.77465 -0.01127 NA
$`60`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
24.19782 -0.04402 NA
$`40`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
28.63089 -0.06769 NA
$`80`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
23.23434 -0.04215 NA
$`41`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
36.1150 -0.1112 1.2122
$`61`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
23.20 -0.02 NA
$`81`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
18.77465 -0.01127 NA
$`60`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
24.19782 -0.04402 NA
$`40`
Call:
lm(formula = mpg ~ hp + vs, data = dat)
Coefficients:
(Intercept) hp vs
28.63089 -0.06769 NA この例のリスト
R> library(C50)
R> data(churn)
R> ore.drop("CHURN_TRAIN")
R> ore.create(churnTrain, "CHURN_TRAIN")
R>
R> table(CHURN_TRAIN$international_plan, CHURN_TRAIN$voice_mail_plan)
no yes
no 2180 830
yes 231 92
R>
R> options(width = 80)
R> head(CHURN_TRAIN, 3)
state account_length area_code international_plan voice_mail_plan
1 KS 128 area_code_415 no yes
2 OH 107 area_code_415 no yes
3 NJ 137 area_code_415 no no
number_vmail_messages total_day_minutes total_day_calls total_day_charge
1 25 265.1 110 45.07
2 26 161.6 123 27.47
3 0 243.4 114 41.38
total_eve_minutes total_eve_calls total_eve_charge total_night_minutes
1 197.4 99 16.78 244.7
2 195.5 103 16.62 254.4
3 121.2 110 10.30 162.6
total_night_calls total_night_charge total_intl_minutes total_intl_calls
1 91 11.01 10.0 3
2 103 11.45 13.7 3
3 104 7.32 12.2 5
total_intl_charge number_customer_service_calls churn
1 2.70 1 no
2 3.70 1 no
3 3.29 0 no
Warning messages:
1: ORE object has no unique key - using random order
2: ORE object has no unique key - using random order
R>
R> ore.scriptDrop("my_rpartFunction")
R> ore.scriptCreate("my_rpartFunction",
+ function(dat, datastorePrefix) {
+ library(rpart)
+ vmp <- dat[1, "voice_mail_plan"]
+ ip <- dat[1, "international_plan"]
+ datastoreName <- paste(datastorePrefix, vmp, ip, sep = "_")
+ dat$voice_mail_plan <- NULL
+ dat$international_plan <- NULL
+ dat$state <- as.factor(dat$state)
+ dat$churn <- as.factor(dat$churn)
+ dat$area_code <- as.factor(dat$area_code)
+ mod <- rpart(churn ~ ., data = dat)
+ ore.save(mod, name = datastoreName, overwrite = TRUE)
+ list(voice_mail_plan = vmp,
+ international_plan = ip,
+ churn.table = table(dat$churn),
+ rpart.model = mod)
+ })
R>
R> library(rpart)
R> datastorePrefix = "my.rpartModel"
R>
R> res <- ore.groupApply(CHURN_TRAIN,
+ INDEX = CHURN_TRAIN[, c("voice_mail_plan", "international_plan")],
+ FUN.NAME = "my_rpartFunction",
+ datastorePrefix = datastorePrefix,
+ ore.connect = TRUE)
R> res[[1]]
$voice_mail_plan
[1] "no"
$international_plan
[1] "no"
$churn.table
no yes
1878 302
$rpart.model
n= 2180
node), split, n, loss, yval, (yprob)
* denotes terminal node
1) root 2180 302 no (0.86146789 0.13853211)
2) total_day_minutes< 263.55 2040 192 no (0.90588235 0.09411765)
4) number_customer_service_calls< 3.5 1876 108 no (0.94243070 0.05756930)
8) total_day_minutes< 223.25 1599 44 no (0.97248280 0.02751720) *
9) total_day_minutes>=223.25 277 64 no (0.76895307 0.23104693)
18) total_eve_minutes< 242.35 210 18 no (0.91428571 0.08571429) *
19) total_eve_minutes>=242.35 67 21 yes (0.31343284 0.68656716)
38) total_night_minutes< 174.2 17 4 no (0.76470588 0.23529412) *
39) total_night_minutes>=174.2 50 8 yes (0.16000000 0.84000000) *
5) number_customer_service_calls>=3.5 164 80 yes (0.48780488 0.51219512)
10) total_day_minutes>=160.2 95 22 no (0.76842105 0.23157895)
20) state=AL,AZ,CA,CO,DC,DE,FL,HI,KS,KY,MA,MD,ME,MI,NC,ND,NE,NH,NM,OK,OR,SC,TN,VA,VT,WY 56 2 no (0.96428571 0.03571429) *
21) state=AK,AR,CT,GA,IA,ID,MN,MO,NJ,NV,NY,OH,RI,TX,UT,WA,WV 39 19 yes (0.48717949 0.51282051)
42) total_day_minutes>=182.3 21 5 no (0.76190476 0.23809524) *
43) total_day_minutes< 182.3 18 3 yes (0.16666667 0.83333333) *
11) total_day_minutes< 160.2 69 7 yes (0.10144928 0.89855072) *
3) total_day_minutes>=263.55 140 30 yes (0.21428571 0.78571429)
6) total_eve_minutes< 167.3 29 7 no (0.75862069 0.24137931)
12) state=AK,AR,AZ,CO,CT,FL,HI,IN,KS,LA,MD,ND,NM,NY,OH,UT,WA,WV 21 0 no (1.00000000 0.00000000) *
13) state=IA,MA,MN,PA,SD,TX,WI 8 1 yes (0.12500000 0.87500000) *
7) total_eve_minutes>=167.3 111 8 yes (0.07207207 0.92792793) *
R> ore.load(name = paste(datastorePrefix, "yes", "yes", sep = "_"))
[1] "mod"
R> mod
n= 92
node), split, n, loss, yval, (yprob)
* denotes terminal node
1) root 92 36 no (0.60869565 0.39130435)
2) total_intl_minutes< 13.1 71 15 no (0.78873239 0.21126761)
4) total_intl_calls>=2.5 60 4 no (0.93333333 0.06666667)
8) state=AK,AR,AZ,CO,CT,DC,DE,FL,GA,HI,ID,IL,IN,KS,MD,MI,MO,MS,MT,NC,ND,NE,NH,NJ,OH,SC,SD,UT,VA,WA,WV,WY 53 0 no (1.00000000 0.00000000) *
9) state=ME,NM,VT,WI 7 3 yes (0.42857143 0.57142857) *
5) total_intl_calls< 2.5 11 0 yes (0.00000000 1.00000000) *
3) total_intl_minutes>=13.1 21 0 yes (0.00000000 1.00000000) *親トピック: ore.groupApply関数の使用