機械學習における分類タスクは、データのパターンを學習し新たなデータを正確に分類する技術として広く利用されています。本記事では、Groovyという動的言語、深度學習技術、GraalVMという高性能ランタイム環境を組み合わせて、鳶尾花データセットを分類する実踐的なアプローチを紹介します。この取り組みを通じて、データサイエンスにおけるツールの選定と最適化の重要性を理解していただけます。
GroovyはJavaベースの動的言語であり、簡潔なスクリプト機能と強力な開発者體験を提供します。特に、以下のような特徴がデータサイエンスのワークフローに適しています。
println "Hello"）max()、absMax()）これらの特徴により、Groovyはデータ前処理やモデル評価の段階で高い生産性を発揮します。
分類は、データポイントを既知のクラスに割り當てるタスクです。このプロセスには以下のステップが含まれます。
代表的な応用例には、畫像認識（手書き數字の識別）、音聲認識、メールフィルタリング（スパム検出）、顧客行動予測、詐欺検出、醫療診斷などが挙げられます。
Irisデータセットは機械學習の入門として広く利用されるデータで、以下の特徴を持ちます。
このデータセットの特徴として、Setosaクラスは花弁の長さと幅で他のクラスと明確に區別され、VersicolorとVirginicaは重複領域を持つため誤分類が発生しやすいことが知られています。
Wekaは機械學習アルゴリズムを試すためのツールで、以下のようなアルゴリズムを比較検証できます。
実験では、花弁長と幅を座標軸にした可視化により、重複領域の誤分類が明確に確認されました。Groovyスクリプトによる実裝例は以下の通りです。
// Wekaライブラリを用いた分類処理
def classifier = new NaiveBayes()
classifier.buildClassifier(trainingData)
def predictions = classifier.classifyInstances(testData)
GraalVMは多言語実行環境であり、Groovyとの組み合わせにより以下の利點があります。
この統合により、データ処理、モデルトレーニング、可視化といったデータサイエンスワークフローを効率的に実行できます。
Wekaを用いた実験では、以下のアルゴリズムの性能が比較されました。
このデータセットは150件のサンプルを持ち、重複領域の存在により分類誤りが発生します。トレーニングとテストデータを同一に使用することで、可視化の効果を高めています。
神経ネットワークは、入力ノードが重みを調整して決定を行う構造を持ち、人間の脳の情報処理を模倣します。深度學習は、2層以上のネットワークを指し、反復的なトレーニングによって重みを最適化します。
実験では、DeepLearning4jライブラリを使用した結果、未十分なトレーニングにより誤分類率が高かったものの、パラメータ調整により精度を向上させることができました。ただし、トレーニング時間と精度のバランスを考慮する必要があります。
Groovyの動的特性は靜的コンパイルに課題となるため、以下の設定が必要です。
この最適化により、バイナリファイルのサイズが極めて小さくなり、実行速度が極めて速くなります（Mac/Linux環境では0.5秒のシステム時間、3秒の実時間）。また、元のコードと同等の論理と機能を維持します。
以下のツールを用いて結果を可視化します。
分析の重點は、重複領域の誤分類率、アルゴリズムごとの區別能力、トレーニング時間と精度のトレードオフです。