※記事内に商品プロモーションを含むことがあります。

はじめに

Elastic Net は回帰手法の1つで、$L_1$ノルムと$L_2$ノルムを用いて回帰係数の重みに制限を加えることで、予測性能を向上させることを目的としています。Elastic Netはラッソ回帰とリッジ回帰を組み合わせたものと言えます。

この記事ではPythonとScikit-learnによるサンプルコードも示します。実行環境は以下の通りです。

• Python: 3.9.7
• NumPy: 1.20.3
• sklearn: 0.24.2

Elastic Netのモデル

Elastic Netの予測モデルは、重回帰モデルやリッジ回帰モデルなどと同様に次式で表されます。

$$ y = w_1 x_1 + w_2 x_2 + … + w_N x_N + w_0 $$

ここで、説明変数の数を$N$, 説明変数を$x_1, x_2, …, x_N$, 目的変数を$y$と置いています。また、$w_1, w_2, …, w_N$は重み、$w_0$は切片です。簡単のため、重みと係数をまとめて

$$\boldsymbol{w}=[w_0, w_1, w_2, …, w_N]^{\top}$$

とベクトル化します。

Elastic Netでは、モデルの学習において、最小化する関数として次式の$J(\boldsymbol{w})$を考えます。

$$ J(\boldsymbol{w}) = \frac{1}{2} \mathrm{MSE}(\boldsymbol{w}) + \alpha r \sum_{i=1}^{M} |\boldsymbol{w}_i| + \frac{1}{2} \alpha (1-r) \sum_{i=1}^{M} \boldsymbol{w}_i^2 $$

右辺第1項の$\mathrm{MSE}(\boldsymbol{w})$は、予測値と実際の目的変数の平均二乗誤差 (mean square error, MSE) です。また、右辺第2項、右辺第3項はそれぞれ$L_1$ノルムと$L_2$ノルムによる正則化項です。

$\alpha$は正則化の強さを表すパラメータで、0以上の値を取ります。$r$は$L_1$ノルム正則化と$L_2$ノルム正則化の比率を表すパラメータで、0以上1以下の値を取ります。$r=0$のときは$L_2$ノルム正則化のみ有効になり、反対に$r=1$のときは$L_1$ノルム正則化のみ有効になります。

scikit-learnのElastic Net

ElasticNetクラス

scikit-learnではsklearn.linear_model.ElasticNetというクラスにElastic Netが実装されています。

1
2
3
4

sklearn.linear_model.ElasticNet(alpha=1.0, l1_ratio=0.5,
    fit_intercept=True, normalize='deprecated', precompute=False,
    max_iter=1000, copy_X=True, tol=0.0001, warm_start=False,
    positive=False, random_state=None, selection='cyclic')

主なパラメータの意味は以下の通りです。

• alpha (float): 正則化の強さ$\alpha$です。デフォルト値は1.0.
• l1_ratio (float): L1ノルム正則化の比率$r$です。デフォルト値は0.5.
• fit_intercept (bool): Trueの場合、切片を計算します。予測モデルが原点を通ることが想定される場合はFalseに設定します。
• tol (float): 最適化の許容誤差です。双対ギャップがtol以下になると計算を停止します。デフォルトは1e-4.
• random_state (int/None): 学習時の乱数シード。selectionが'random'のとき、常に同じ結果を得たい場合は適当な整数を指定します。Noneの場合、結果は変わり得ます。デフォルトはNone。
• selection (str): 'cyclic'に設定すると、係数を順々に更新します。'random'に設定すると、係数をランダムな順序で更新します。tolが1e-4より大きい場合、'random'に設定すると早く収束する可能性が高くなります。

また、主なメソッドは以下の通りです。

• fit(X, y): 特徴量X, クラスyを教師データとして学習する。
• predict(X): 特徴量Xに対する予測結果を返す。

使用例

ElasticNetクラスの使用例を示します。X_trainは行がサンプル、列が特徴量の2次元配列です（PandasのDataFrameなどでも可）。y_trainは目的変数の1次元配列です。次に、ElasticNetクラスのオブジェクトをregという名前で作成します（regはregressorから名付けています）。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10

import numpy as np
from sklearn.linear_model import ElasticNet

# 学習データ
X_train = np.array([[0, 1],
                    [3, 2],
                    [5, -2]])
y_train = np.array([3, 10, 23])

reg = ElasticNet(alpha=1.5, l1_ratio=0.7)

fitメソッドで学習し、predictメソッドで予測します。予測結果は1次元配列となります。

1
2
3
4
5
6
7
8

# 学習
reg.fit(X_train, y_train)

X_test = np.array([[2, 1],
                   [8, 2]])
# 予測
y_pred = reg.predict(X_test)
print(y_pred)

実行結果

1

[ 9.3064187  23.28020001]

係数を確認するにはreg.coef_, 切片を確認するにはreg.intercept_を表示します。

1
2
3

print(reg.coef_)

print(reg.intercept_)

実行結果

1
2
3

[ 2.57345047 -1.46692149]

5.626439250561536

参考

• sklearn.linear_model.ElasticNet — scikit-learn documentation