[파이썬 용 HMM 라이브러리][scikit-learn user guide] 1.4.7 Hidden Markov Models(2)

내가 하고 싶은 문제에 대한 코드가 user guide에는 제대로 나와 있지 않아 검색해보다가 제대로 된 예제코드가 있어서 아래에 주소를 남겨 두었다.

http://sujitpal.blogspot.kr/2013/03/the-wikipedia-bob-alice-hmm-example.html

예제코드는 아래의 예제를 코딩한 것이라고 하는데 관측확률 입력값만 다를 뿐 모든 것이 '패턴인식-오일식 저'의 예제 7.4 여자친구의 삶과 동일했다.

http://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model#A_concrete_example

위 예제에서는 디코딩에 대한 예제만 있어서 이 예제에서 했던 방식을 통해  guide를 참고하여 7.4.1 평가 문제까지 풀었다.

guide출처 : http://scikit-learn.org/0.6/modules/generated/scikits.learn.hmm.MultinomialHMM.html

7.4.3 학습은 다음에 다루겠다.

코드 내용은 아래와 같다.

from __future__ import division

import numpy as np

from hmmlearn import hmm

states = ["Rainy", "Sunny"]

n_states = len(states)

observations = ["walk", "shop", "clean"]

n_observations = len(observations)

start_probability = np.array([0.6, 0.4])

transition_probability = np.array([

  [0.7, 0.3],

  [0.4, 0.6]

])

emission_probability = np.array([

  [0.1, 0.4, 0.5],

  [0.6, 0.3, 0.1]

])

model = hmm.MultinomialHMM(n_components=n_states)

model._set_startprob(start_probability)

model._set_transmat(transition_probability)

model._set_emissionprob(emission_probability)

# predict a sequence of hidden states based on visible states

#bob_says = [0, 2, 1, 1, 2, 0]

bob_says = [0, 0, 2, 1]

prob, arr = model.eval(bob_says)

#print model.decode(bob_says)

print "evaluation : ", exp(prob)

logprob, alice_hears = model.decode(bob_says, algorithm="viterbi")

print "Bob says:", ", ".join(map(lambda x: observations[x], bob_says))

print "Alice hears:", ", ".join(map(lambda x: states[x], alice_hears))

mode.eval은 log를 취한 값을 return해 주기 때문에 지수함수를 취한 값을 최종 결과 값으로 생각하면 된다.

이로써 내가 하려고 했던 평가와 디코딩에 대한 코딩 실험이 끝났다.

이제 학습을 공부할 차례인다.