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# MLaPP 5章 「ベイズ統計学」

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ベイズ統計学について

1. イントロダクション
2. 事後分布の要約
3. ベイズ的モデル選択
4. 事前分布
5. 階層ベイズ
6. 経験ベイズ
7. ベイズ的決定理論

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### MLaPP 5章 「ベイズ統計学」

1. 1. MLaPP Ch.5 ベイズ統計学 Bayesian statistics 1 / 73
2. 2. Baysian Statistics アウトライン 1. イントロダクション 2. 事後分布の要約 3. ベイズ的モデル選択 4. 事前分布 5. 階層ベイズ 6. 経験ベイズ 7. ベイズ的決定理論 2 / 73
3. 3. Baysian Statistics Introduction Subsection 1 Introduction 3 / 73
4. 4. Baysian Statistics Introduction ベイズ統計とは ▶ 観測したデータ以外のあらゆる量が確率変数である とみなす統計学 ▶ データを⽣成した分布の平均や分散など (※データそのものの平均や分散ではありません) ▶ 未知の量 θ に関するすべての情報は 事後分布 p (θ|D) に集約される 4 / 73
5. 5. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution Subsection 2 Summarizing posterior distribution 5 / 73
6. 6. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution 事後分布の要約 ▶ θの事後分布 p (θ|D) を要約した簡単な量によって 未知の量θを表してやる ▶ 結果の直感的な理解・可視化 ▶ 計算上の利点 6 / 73
7. 7. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution 1. MAP推定 2. 信⽤区間 7 / 73
8. 8. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution 点推定 (point estimate) θの事後分布 p (θ|D) をある定数ˆθによって表して計算 ▶ 平均 (mean) ˆθ = E [θ] = ˆ θp (θ|D) dθ ▶ 中央値 (median) (θが1次元なら) ˆθ s.t. P ( θ ≤ ˆθ|D ) = P ( θ > ˆθ|D ) = 0.5 ▶ 最頻値 (mode) → MAP推定で求めてるのはこれ ˆθ = argmax θ p (θ|D) 8 / 73
9. 9. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution MAP推定の問題点 1. 推定の不安定さが評価できない (他の点推定にもあてはまる) 2. 過学習しやすい 3. 最頻値は分布の要約に適さないことがある 4. パラメータ変換に対して不変でない ▶ ただしどの点推定量が良いかは考えてる問題に依存 → 詳しくは後ででてくる決定理論で 9 / 73
10. 10. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution Mode is an untypical point −2 −1 0 1 2 3 4 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 1 2 3 4 5 6 7 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10 / 73
11. 11. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution Depandance on parameterization 0 2 4 6 8 10 12 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 p X p Y g 11 / 73
12. 12. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution 信⽤区間 (credible interval) Deﬁnition θ の 100 (1 − α) % 信⽤区間 Cα (D) = (ℓ, u) とは P (ℓ ≤ θ ≤ u|D) = 1 − α を満たす区間のこと ▶ ⼀意には決まらない ▶ Central interval, HDP region などが使われる ▶ 信頼区間 (conﬁdence interval) とは別物 12 / 73
13. 13. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution Central interval vs HPD region 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 13 / 73
14. 14. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution Central interval vs HPD region α/2 α/2 pMIN 14 / 73
15. 15. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution 例: Amazonでお買い物 ▶ 2つの商品を⽐較して良い⽅を買いたい ▶ 商品1は良い評価が90，悪い評価が10 ▶ 商品2は良い評価が2，悪い評価が0 15 / 73
16. 16. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution 例: Amazonでお買い物 ▶ 2つの商品を⽐較して良い⽅を買いたい ▶ 商品1は良い評価が90，悪い評価が10 ▶ 商品2は良い評価が2，悪い評価が0 それぞれの商品の良さ θ1, θ2(0 ≤ θi ≤ 1) を確率分布で 表してやり θ1 > θ2 になる確率を求める 15 / 73
17. 17. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution 確率モデルで定式化 ▶ θ1, θ2 の事前分布 θ1, θ2 ∼ Beta (1, 1) ▶ 良い評価の数を Bin (N, θi) でモデリング 16 / 73
18. 18. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution 確率モデルで定式化 ▶ θ1, θ2 の事前分布 θ1, θ2 ∼ Beta (1, 1) ▶ 良い評価の数を Bin (N, θi) でモデリング ▶ 事後分布は p (θ1|D1) = Beta (91, 11) p (θ2|D2) = Beta (3, 1) ▶ δ = θ1 − θ2 とし p (δ|D) を数値積分で評価 16 / 73
19. 19. Baysian Statistics Summarizing posterior distribution 結果 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 2 4 6 8 10 12 14 p(θ1 |data) p(θ 2 |data) θ1, θ2の事後分布 −0.4 −0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 δ pdf δ = θ1 − θ2の事後分布と 95% Central interval ▶ p (δ > 0|D) = 0.710 ▶ 商品1の⽅が良い (という確率が71%) ! 17 / 73
20. 20. Baysian Statistics Bayesian model selection Subsection 3 Bayesian model selection 18 / 73
21. 21. Baysian Statistics Bayesian model selection モデル選択 (model selection) ▶ 複雑度の違う複数のモデルの中から最良のモデルを 1つ選びたい ▶ 多項式フィッティングの多項式の次数 ▶ 正則化パラメータの⼤きさ ▶ k最近傍法の近傍の数 19 / 73
22. 22. Baysian Statistics Bayesian model selection ベイズ的モデル選択 ▶ モデル m の事後分布 p (m|D) を求めて 最頻値のモデルを選択 p (m|D) = p (D|m) p (m) ∑ m∈M p (m, D) ▶ M: すべてのモデルを含む集合 ▶ p (D|m): モデル m の周辺尤度 (marginal likelihood) ▶ モデルの事前分布が⼀様 (p (m) ∝ 1) なら 周辺尤度が最⼤のモデル argmax m∈M p (D|m) を選択 20 / 73
23. 23. Baysian Statistics Bayesian model selection 周辺尤度 (marginal likelihood) Deﬁnition モデル m の周辺尤度 (marginal likelihood) またはエビデンス p (D|m) p (D|m) = ˆ p (D|θ) p (θ|m) dθ ▶ p (D|θ): モデル m に対する θ の尤度 ▶ p (θ|m): モデル m に対する θ の事前分布 21 / 73
24. 24. Baysian Statistics Bayesian model selection 1. ベイズ的オッカムの剃⼑ 2. ベイズ因⼦ 3. ジェフリーズ-リンドレーのパラドックス 22 / 73
25. 25. Baysian Statistics Bayesian model selection ベイズ的オッカムの剃⼑ ▶ オッカムの剃⼑ (Occamʼs razor) ▶ 同じ現象を適切に説明する仮説が複数あるときは その中で最も簡単なものを採⽤するべきである ▶ 周辺尤度最⼤化で⾃動的に簡単なモデルが選ばれる ▶ モデルが有限個でなく連続値の複雑度パラメータで 表されている場合であっても周辺尤度最⼤化により 複雑度パラメータを決められる (経験ベイズ) 23 / 73
26. 26. Baysian Statistics Bayesian model selection Chain rule による解釈 p (D) = p (y1) p (y2|y1) p (y3|y1:2) . . . p (yN|y1:N−1) 24 / 73
27. 27. Baysian Statistics Bayesian model selection 状態数による解釈 ▶ ∑ D′ p (D′ |m) = 1 25 / 73
28. 28. Baysian Statistics Bayesian model selection −2 0 2 4 6 8 10 12 −20 −10 0 10 20 30 40 50 60 70 d=1, logev=−18.593, EB −2 0 2 4 6 8 10 12 −200 −150 −100 −50 0 50 100 150 200 250 300 d=3, logev=−21.718, EB −2 0 2 4 6 8 10 12 −80 −60 −40 −20 0 20 40 60 80 d=2, logev=−20.218, EB 1 2 3 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 M P(M|D) N=5, method=EB 26 / 73
29. 29. Baysian Statistics Bayesian model selection −2 0 2 4 6 8 10 12 −10 0 10 20 30 40 50 60 70 d=1, logev=−106.110, EB −2 0 2 4 6 8 10 12 −20 0 20 40 60 80 100 d=3, logev=−107.410, EB −2 0 2 4 6 8 10 12 −10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 d=2, logev=−103.025, EB 1 2 3 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 M P(M|D) N=30, method=EB 27 / 73
30. 30. Baysian Statistics Bayesian model selection 周辺尤度の計算 ▶ 共役事前分布を使うと簡単 p (D) = ZN Z0Zℓ ▶ ZN: 事後分布 p (θ|D) の正則化項 ▶ Z0: 事前分布p (θ) の正則化項 ▶ Zℓ: 尤度p (D|θ) の定数項 28 / 73
31. 31. Baysian Statistics Bayesian model selection 周辺尤度の計算例 ▶ ベータ-⼆項モデル p (D) = ( N N1 ) B (a + N1, b + N2) B (a, b) ▶ ディリクレ-多項モデル p (D) = Γ ( ∑ k αk) Γ (N + ∑ k αk) ∏ k Γ (Nk + αk) Γ (αk) 29 / 73
32. 32. Baysian Statistics Bayesian model selection ▶ ガウス-ガウス-ウィシャートモデル p (D) = 1 πND/2 ( κ0 κN )D/2 |S0|ν0/2 |SN|νN/2 ΓD (νN/2) ΓD (ν0/2) ▶ 分布とか記号の定義は4.6.3.2節で 30 / 73
33. 33. Baysian Statistics Bayesian model selection 周辺尤度の近似式 Deﬁnition モデルのベイズ情報量規準 (BIC; Bayes information criterion) BIC ≜ log p ( D|ˆθ ) − dof ( ˆθ ) 2 log N ≈ log p (D) ▶ ˆθ: モデルのパラメータθの最尤推定量 ▶ dof ( ˆθ ) : モデルの⾃由度 (≈パラメータ空間の次元) ▶ BICの最⼩化は最⼩記述⻑ (MDL; minimum description length) の最⼩化と等価 31 / 73
34. 34. Baysian Statistics Bayesian model selection BICの例 ▶ 線形回帰モデル p (y|x, θ) = N ( wT x, σ2 ) の最⼤尤度 log p ( D|ˆθ ) = − N 2 log ( 2πˆσ2 ) − N 2 ▶ よってBICは (定数項を除いて) BIC = − N 2 log ( 2πˆσ2 ) − D 2 log N ▶ D: モデルに含まれる変数の数 ▶ BICが最⼩になる変数集合を選べばよい 32 / 73
35. 35. Baysian Statistics Bayesian model selection ⾚池情報量規準 Deﬁnition モデルの⾚池情報量規準 (AIC; Akaike information criterion) AIC (m, D) ≜ log p ( D|ˆθ ) − dof (m) ▶ 予測精度の観点から有⽤ 33 / 73
36. 36. Baysian Statistics Bayesian model selection 事前分布の影響 ▶ 周辺尤度は事前分布の違いに影響される ▶ ⼀⽅で事後分布はあまり影響されない ▶ 事前分布のハイパーパラメータも確率変数として ハイパーパラメータの事後分布についても周辺化 p (D|m) = ˆ ˆ p (D|θ) p (θ|α, m) p (α|m) dθdα ▶ α: θの事前分布 p (θ|m) のハイパーパラメータ ▶ p (α|m): ハイパーパラメータの事前分布 ▶ ↑の代わりに周辺尤度の最⼤化によってαを決めると 計算が楽 (経験ベイズ(11枚ぶり2回⽬)) 34 / 73
37. 37. Baysian Statistics Bayesian model selection ベイズ因⼦ (Bayes factor) Deﬁnition 帰無仮説 M0 対⽴仮説 M1 に対して，ベイズ因⼦はその 周辺尤度の⽐ BF1,0 ≜ p (D|M1) p (D|M0) = p (M1|D) p (M0|D) / p (M1) p (M0) ▶ BF1,0 > 1 なら対⽴仮説を⽀持し， BF1,0 < 1 なら帰無仮説を⽀持 ▶ ベイズ因⼦の⼤きさでどのくらい信⽤できるかを 評価もできる ▶ 頻度でいうところのp値みたいな 35 / 73
38. 38. Baysian Statistics Bayesian model selection 例: コイン投げ ▶ コインが公平かどうかを知りたい ▶ M0: コインが公平 p(D|M0) = (1 2 )N ▶ M1: 公平でない p (D|M1) = ´ 1 0 p (D|θ) p (θ) dθ = B(α1+N1,α0+N0) B(α1,α0) ▶ M1はベータ-ベルヌーイモデル 36 / 73
39. 39. Baysian Statistics Bayesian model selection 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 num heads Marginal likelihood for Beta−Bernoulli model, ∫ p(D|θ) Be(θ|1,1) dθ 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 BF(1,0) 37 / 73
40. 40. Baysian Statistics Bayesian model selection 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 num heads Marginal likelihood for Beta−Bernoulli model, ∫ p(D|θ) Be(θ|1,1) dθ 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 −2.6 −2.4 −2.2 −2 −1.8 −1.6 −1.4 −1.2 −1 −0.8 BIC approximation to log 10 p(D|M1) 38 / 73
41. 41. Baysian Statistics Bayesian model selection ジェフリーズ-リンドレーのパラドックス ▶ 各モデルのθの事前分布として変則事前分布 (または 変則でなくても極端に広がった分布) を使うと常に シンプルなモデルが選ばれてしまう ▶ ベイズ的モデル選択と仮説検定で結論の⾷い違い ▶ M0 : θ ∈ {0} vs M1 : θ ∈ R {0} とか ▶ 変則事前分布 (improper prior) は積分しても1に ならない事前分布 ▶ たとえば θ ∈ (−∞, ∞) なら p (θ) ∝ 定数 ⇒ ´ p (θ) dθ → ∞ 39 / 73
42. 42. Baysian Statistics Prior Subsection 4 Prior 40 / 73
43. 43. Baysian Statistics Prior 事前分布 ▶ だれ⼀⼈として⽩紙状態 (tabula rasa) ではない ▶ あらゆる推論は世界についての仮定の下で⾏われる 41 / 73
44. 44. Baysian Statistics Prior 事前分布 ▶ だれ⼀⼈として⽩紙状態 (tabula rasa) ではない ▶ あらゆる推論は世界についての仮定の下で⾏われる ▶ とはいえ事前分布の選び⽅の影響が少ない⽅が うれしいこともある 41 / 73
45. 45. Baysian Statistics Prior 1. 無情報事前分布 2. ジェフリーズ事前分布 3. 頑健な事前分布 4. 事前分布の混合分布 42 / 73
46. 46. Baysian Statistics Prior 無情報事前分布 (uninformative prior) ▶ θについて何も知らない場合に使われる ▶ “Let the data speak for itself.” ▶ ⼀⼝に無情報と⾔っても⾊々ある ▶ ベルヌーイ分布 Ber (x|θ) (コイン投げ) なら... ▶ ⼀様事前分布: θ ∼ Beta (1, 1) ∝ 定数 ▶ ホールデン事前分布: θ ∼ limc→0 Beta (c, c) = Beta (0, 0) → 事後分布の期待値が N1/N ▶ ジェフリーズ事前分布: θ ∼ Beta (1 2 , 1 2 ) 43 / 73
47. 47. Baysian Statistics Prior ジェフリーズ事前分布 (Jeﬀreys prior) ▶ フッシャー情報量の平⽅根に⽐例する事前分布 pϕ (ϕ) ∝ (I (ϕ))1/2 I (ϕ) ≜ −E [( d log p (X|ϕ) dϕ )2 ]1/2 ▶ パラメータ変換に対する不変性 θ = h (ϕ), pθ (θ) : Jeﬀreys ⇒ pϕ (ϕ) dϕ dθ : Jeﬀreys 44 / 73
48. 48. Baysian Statistics Prior 頑健な事前分布 (Robust prior) ▶ 結果に過度の影響を与えない事前分布 ▶ 典型的には裾の重い (heavy tail) 分布 Example ガウス分布 N (θ, 1) の平均θのRobust prior ▶ p (θ ≤ −1) = p (−1 < θ ≤ 0) = p (0 < θ ≤ 1) = p (1 < θ) = 0.25 ▶ なめらかで単峰 → θ ∼ N (θ|0, 2.192 )とすれば上の条件をみたす  他にはコーシー分布 θ ∼ T (θ|0, 1, 1) も 45 / 73
49. 49. Baysian Statistics Prior 共役事前分布の混合分布 ▶ 共役事前分布の混合分布は共役事前分布になる ▶ 計算が楽 ▶ ex) ベルヌーイ分布 Ber (x|θ) (コイン投げ) ▶ p (θ) = 0.5Beta (θ|20, 20) + 0.5Beta (θ|30, 10) ▶ (公平なコインが多めに⼊った袋 (第1項) と 表のでやすいコインが多めに⼊った袋 (第2項) から 無作為にコインを選ぶイメージ(頻度的表現)) 46 / 73
50. 50. Baysian Statistics Prior 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 mixture of Beta distributions prior posterior ▶ p (θ) = 0.5Beta (θ|20, 20) + 0.5Beta (θ|30, 10) ▶ p (θ|D) = 0.346Beta (θ|40, 30) + 0.654Beta (θ|50, 20) ▶ D = (N1, N0) = (20, 10) 47 / 73
51. 51. Baysian Statistics Prior 事後分布の計算 1. 各混合要素の事後分布は普通の共役事前分布と同じ 2. 混合⽐の事後分布は p (Z = k|D) = p (Z = k) p (D|Z = k) ∑ k′ p (Z = k′) p (D|Z = k′) ▶ p (Z = k): k番⽬の混合要素の混合⽐の事前分布 ▶ p (D|Z = k): k番⽬の混合要素についての周辺尤度´ p (D|θ) p (θ|Z = k) dθ 48 / 73
52. 52. Baysian Statistics Prior 例: DNA塩基配列 ▶ DNA塩基配列の各位置について 1. ほぼどの塩基かが決まっている (A or T or C or G) 2. どの塩基かがランダム ▶ 1の位置と対応する塩基が知りたい ▶ 多項-ディリクレモデルで混合分布を事前分布に ▶ 混合要素は p (θ|Zt = 0) = Dir (θ| (1, 1, 1, 1)) p (θ|Zt = 1) = 1 4 Dir (θ| (10, 1, 1, 1)) + · · · + 1 4 Dir (θ| (1, 1, 1, 10)) ▶ 事後分布の Zt = 1 の混合⽐が⼤きい位置をみる 49 / 73
53. 53. Baysian Statistics Hierarchical Bayes Subsection 5 Hierarchical Bayes 50 / 73
54. 54. Baysian Statistics Hierarchical Bayes 階層ベイズモデル ▶ 事前分布のハイパーパラメータにさらに事前分布を 導⼊したモデル p (η, θ|D) ∝ p (D|θ) p (θ|η) p (η) ▶ グラフィカルモデル (→Ch.10) でかくと η → θ → D 51 / 73
55. 55. Baysian Statistics Hierarchical Bayes 例: がんでの死亡率 ▶ 街ごとのがんでの死亡率を推定 ▶ 各街の死亡率θiの事前分布をBeta (a, b) ▶ ハイパーパラメータ η = (a, b) の事前分布を p (η) 52 / 73
56. 56. Baysian Statistics Empirical Bayes Subsection 6 Empirical Bayes 53 / 73
57. 57. Baysian Statistics Empirical Bayes 経験ベイズ法 (EB; empirical Bayes) ▶ 階層モデルのハイパーパラメータの事後分布を 点推定で近似 p (η|D) = ˆ p (η, θ|D) dθ ≈ δˆη (η) ▶ ˆη = argmax p (η|D) ▶ η の事前分布を⼀様とする (⇒ p (η|D) ∝ p (D|η)) と ˆη = argmax p (D|η) = argmax [ˆ p (D|θ) p (θ|η) dθ ] ▶ 第2種の最尤推定 (type-II maximum likelihood) とも呼ぶ (周辺尤度を最⼤化している) 54 / 73
58. 58. Baysian Statistics Empirical Bayes Bayesian check! Method Deﬁnition Maximum likelihood ˆθ = argmax θ p (D|θ) MAP estimation ˆθ = argmax θ p (D|θ) p (θ) ML-II (EB) ˆη = argmax η ´ p (D|θ) p (θ|η) dθ = argmax η p (D|η) MAP-II ˆη = argmax η ´ p (D|θ) p (θ|η) p (η) dθ = argmax η p (D|η) p (η) Full Bayes p (θ, η|D) ∝ p (D|θ) p (θ|η) p (η) 55 / 73
59. 59. Baysian Statistics Bayesian decision theory Subsection 7 Bayesian decision theory 56 / 73
60. 60. Baysian Statistics Bayesian decision theory ベイズ的決定理論 ▶ 得られた信念から実際の⾏動を決めたい ▶ 「⾃然とのゲーム」として定式化 ▶ ⾃分の⾏動によって相⼿の⾏動が変わらないゲーム 57 / 73
61. 61. Baysian Statistics Bayesian decision theory ▶ y ∈ Y: ⾃然が選ぶ状態・パラメータ・ラベル ▶ x ∈ X: y から⽣成された観測 ▶ a ∈ A: 選ぶ⾏動 (A を⾏動空間と呼ぶ) ▶ L (y, a): 状態 y に対して⾏動 a を選んだ時の損失 ▶ U (y, a) = −L (y, a) を効⽤関数とも ▶ δ : X → A : 観測から⾏動を決める決定⼿順 58 / 73
62. 62. Baysian Statistics Bayesian decision theory ▶ 期待効⽤最⼤化原理 (maximum expected utility principle) δ (x) = argmax a∈A E [U (y, a)] = argmin a∈A E [L (y, a)] ▶ 事後期待損失 (posterior expected loss) ρ (a|x) ≜ Ep(y|x) [L (y, a)] = ∑ y L (y, a) p (y|x) ▶ ベイズ推定量 (Bayes estimator) またはベイズ決定則 (Bayes decision rule) δ (x) = argmin a∈A ρ (a|x) 59 / 73
63. 63. Baysian Statistics Bayesian decision theory 1. よくある損失関数に対するベイズ推定量 2. 偽陽性と偽陰性のトレードオフ 3. その他の話題 60 / 73
64. 64. Baysian Statistics Bayesian decision theory 0 − 1 lossのベイズ推定量 ▶ L (y, a) = I (y ̸= a) = { 0 if a = y 1 if a ̸= y ▶ 分類問題で使う ▶ 事後期待損失は ρ (a|x) = p (a ̸= y|x) = 1 − p (y|x) ▶ ベイズ推定量は事後分布の最頻値 (→MAP推定) y∗ (x) = argmax y∈Y p (y|x) 61 / 73
65. 65. Baysian Statistics Bayesian decision theory
66. 66. ▶ 分類問題ではどちらつかずの時は分類しない⽅法も 62 / 73
67. 67. Baysian Statistics Bayesian decision theory ⼆乗損失のベイズ推定量 ▶ L (y, a) = (y − a)2 ▶ 回帰問題で使う ▶ 事後期待損失は ρ (a|x) = E [ (y − a)2 |x ] = E [ y2 |a ] − 2aE [y|x] + a2 ▶ ベイズ推定量は事後分布の平均 ˆy = E [y|x] = ˆ yp (y|x) dy ▶ 最⼩平均⼆乗誤差推定 (minimum mean squared error; MMSE) とよぶ 63 / 73
68. 68. Baysian Statistics Bayesian decision theory 絶対損失のベイズ推定量 ▶ L (y, a) = |y − a| ▶ これも回帰問題で使う ▶ 2乗損失より外れ値に頑健 ▶ ベイズ推定量は事後分布の中央値 つまり下式を満たす a P (y a|x) = P (y ≥ a|x) = 0.5 64 / 73
69. 69. Baysian Statistics Bayesian decision theory 教師あり学習 真の値yに対する予測y′ についての cost function ℓ (y, y′ ) が与えられたとき， 汎化誤差 (generalization error) L (θ, δ) ≜ E(x,y)∼p(x,y|θ) [ℓ (y, δ (x))] = ∑ x ∑ y L (y, δ (x)) p (x, y|θ) の事後期待損失 ρ (δ|D) = ˆ p (θ|D) L (θ, δ) dθ を最⼩化する決定⼿順 δ : X → Y を求める 65 / 73
70. 70. Baysian Statistics Bayesian decision theory 偽陽性と偽陰性のトレードオフ ▶ 2値の決定問題 ▶ 仮説検定・2クラス分類・物体検出など ▶ 2種類の過誤 ▶ 偽陽性 (false positive) : y = 0 を ˆy = 1 と推定 ▶ 偽陰性 (false negative) : y = 1 を ˆy = 0 と推定 ▶ 0-1損失ではこれらの誤差を同等に扱ってしまう 66 / 73
71. 71. Baysian Statistics Bayesian decision theory ˆy = 1 ˆy = 0 y = 1 0 LFN y = 0 LFP 0 loss matrix ▶ LFN: 偽陰性の損失 LFP: 偽陽性の損失 ▶ もしLFN, LFPが与えられれば事後期待損失は ρ ( ˆy = 0|x ) = LFNp (y = 1|x) ρ ( ˆy = 1|x ) = LFNp (y = 0|x) となり p (y = 1|x) /p (y = 0|x) の閾値τを決められる ▶ ROC曲線を使うと閾値を定めない (LFN, LFPが与えら れない) 場合にも議論できる 67 / 73
72. 72. Baysian Statistics Bayesian decision theory 1. ROC曲線 2. Precision recall curves 3. F-score 4. Falsediscovery rates 68 / 73
73. 73. Baysian Statistics Bayesian decision theory ROC curve 0 1 0 1 fpr tpr A B 69 / 73
74. 74. Baysian Statistics Bayesian decision theory Precision recall curve 0 1 0 1 recall precision AB 70 / 73
75. 75. Baysian Statistics Bayesian decision theory F-score ▶ 適合度と再現率の調和平均 F1 ≜ 2 1/P + 1/R = 2PR R + P 71 / 73
76. 76. Baysian Statistics Bayesian decision theory False discovery rates ▶ FD (τ, D) ≜ ∑ (1 − pi) I (pi τ) FDR (τ, D) ≜ FD (τ, D) /N (τ, D) ▶ N (τ, D) = ∑ I (pi τ) 72 / 73
77. 77. Baysian Statistics Bayesian decision theory その他の話題 ▶ Contextual bandits ▶ Utility theory ▶ Sequential decision theory ▶ 強化学習 (reinforcement learning) の問題 73 / 73