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TensorFlow と scikit-learn 分類器の視覚的比較

TensorFlow と scikit-learn 分類器の視覚的比較

TensorFlow によるニューラルネットワークと scikit-learn の各種分類器について
線形分離ができないデータセットについて決定境界を描画して視覚的に比較してみました。
scikit-learn については代表的な分類器を、TensorFlow については基本的な MLP を活性化関数を変えて試しています。

データセットは以前にも使った sklearn.datasets.make_moons で、データポイント数は 500 ノイズは 0.1 です。
プロットすると以下のような図になります :

skl_moon

scikit-learn の分類器

scikit-learn の代表的な分類器をデフォルト・パラメータで順繰りに試してみました :

Gaussian NB, K-近傍法, 決定木, Random Forest, 線形 SVM, SVM, Gaussian Process, AdaBoost

K-近傍法, SVM, Gaussian Process が視覚的にきれいに分類できています。
決定木, Random Forest, AdaBoost は似た傾向の分類になっています。

 
1) Gaussian NB (Naive Bayes)

skl_moon_gnb

2) K-近傍法

skl_moon_k-neighbors

3) 決定木

skl_moon_dtree

4) Random Forest

skl_moon_random-forest

5) 線形 SVM

skl_moon_svm-linear

6) SVM

skl_moon_svm

7) Gaussian Process

skl_moon_gaussian-process

8) AdaBoost

skl_moon_adaboost

TensorFlow MLP による分類

TensorFlow についてはユニット数 [512, 128] の 2 層 MLP で試しました。
活性化関数は ReLU, Sigmoid, tanh を使用、明らかに ReLU が優れています。

1) ReLU

skl_moon_tfl_relu

2) Sigmoid

skl_moon_tfl_sigmoid

3) tanh

skl_moon_tfl_tanh

以上

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