H2O : R で Deeplearning を行う

Last Change: 05-Dec-2014.

author : qh73xe

これは何？

最近 R で簡単に Deeplearning ができることで話題になっているライブラリです． 元々はin-memoryプラットフォームとしてHadoop上やSpark上で動かすのを前提として配布されているデータ分析＆機械学習フレームワークだそうです．

これが何故か R 用のライブラリ（多分ラッパー）も用意していてくれていて，話題になっているようです(2014 年の Japan.R でこれに関する発表があるようです)． 実装は java で行っているようなので，java の実行環境が必要です．

• http://d.hatena.ne.jp/dichika/20140503/p1
• http://tjo.hatenablog.com/entry/2014/10/23/230847

導入

最新版の R , Rstudio 環境では install.packages で問題なく導入できるようです．

install.packages("h2o")

警告

Linux で試す場合

OpenSUSE を使用している場合，’make: gfortran: コマンドが見つかりませんでした’というエラーが置きました. 以下のツールを導入しました．:

$ sudo zypper install gcc-fortran

また RCrul の導入でも失敗があるかもしれません． ‘curl-config’ が見つかりませんでしたと言われた場合以下のツールも導入します．:

$ sudo zypper install libcurl4 libcurl-devel

make: xml2-config: コマンドが見つかりませんでした と言われた場合以下のツールを導入します:

$ sudo zypper install libxml2-devel

使い方

とりあえず，最小の実行を行ってみます． 学習するデータには iris を使用します．

h2o を使用していく手順は以下の通りです．

• ライブラリを呼び出す
• h2o 本体を起動する（元々はサーバーでの運用が前提のようです．おそらくは簡易サーバーを起動しているのかと思います）
• 学習データを h2o の求める形式に変更する
• 学習を行う
• h2o をシャットダウンする

library(h2o)
localH2O = h2o.init(ip = "localhost", port = 54321, startH 2O = TRUE)
irisPath = system.file("extdata", "iris.csv", package = "h2o")  # データの読み込み（今回はiris）
iris.hex = h2o.importFile(localH2O, path = irisPath)
h2o.deeplearning(x = 1:4, y = 5, data = iris.hex, activation = "Tanh")
h2o.shutdown(localH2O)  # H2Oのシャットダウン

結果は以下のようになります．:

> h2o.deeplearning(x = 1:4, y = 5, data = iris.hex, activation = "Tanh")
  |============================================================================================================| 100%
IP Address: localhost
Port      : 54321
Parsed Data Key: iris.hex

Deep Learning Model Key: DeepLearning_979f164e60e40515de9c241158ac435d

Training classification error: 0.02666667

Validation classification error: 1

Confusion matrix:Reported on iris.hex
                                Predicted
Actual            Iris-setosa Iris-versicolor Iris-virginica Error
  Iris-setosa              50               0              0 0.000
  Iris-versicolor           0              49              1 0.020
  Iris-virginica            0               3             47 0.060
  Totals                   50              52             48 0.027

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