ベイジアンネットワークモデリング勉強会20140206
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産総研の本村先生にベイジアンネットワークのモデルを作るときの悩みやお困りごとを共有し、どのような心構えでモデリングに当たればよいかを学ぶ、モデリング初級者向けの勉強会について、後日再構成したメモ
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ベイジアンネットワークモデリング勉強会20140206
- 3. 初歩的な疑問あれこれ • 変数の選び方 • 離散化（連続値、カテゴリ化）の仕方 • モデルの良し悪しをどこでどのように判断するか • データを優先するか、前提知識を優先するか モデルってどうやって作ったらいいの？
- 4. いくつか、前提知識 • ベイジアンネットワークをデータから構築する場合、以下の2ス テップを踏む • 変数（ノード）間のリンクを探索する（構造学習） • ノード毎の条件付き確率をデータの出現頻度から計算する • 構造学習にはいくつかアルゴリズムがあるが、良く使われるも のは、ノード毎に親となるノードを見つけに行くというもの • 小さな決定木が集まったようなもの • 親にするかどうかの判断は情報量基準による • ベイジアンネットワークにおける確率分布は変数がカテゴリカ ル変数なため、表の形で表される
- 5. データからモデルの構築手順（試行錯誤） コーディング 構造設計 評価 • 変数選択 • 離散化 • 連続値からカテゴリ変数へ • カテゴリの統合/分離（または水準変更） • クロス集計 • 欠損や低頻度が現れないか • ムラが無いか • 構造 • リンクの有無や方向が前提知識と矛盾しないか • 問題解決に必要なリンクが残っているか • 推論 • 感度分析 • 予測に対するクロスバリデーション/オープンテスト • リンクの有無や向きを仮定 • 前提知識 • 問題解決に必要と思われるリンク
- 6. ベイジアンネットワークの評価階層 状態 （コーディング） • モデル化したい世界の情報が必要かつ十分に含まれている か 分布 • 状態空間でデータが均等に分布しているか • データは十分か（欠測または低頻度でない（>5）） 構造 • コントロールしたい変数からのリンクが残っているか • リンクの有無、方向は事前知識や直感に一致するか 推論 • 説明変数が目的変数にどれほど影響を与えるか（感度分析） • 補足：予測の精度（クローズドテスト/オープンテスト）
- 7. モデルの良し悪しとは（まとめ） • ○感度の良さ • コントロールできる変数が目的変数に大きく影響を与える（情報量が大 きい）→意志決定しやすい • ○予測の正確さ • 予測の正解率が高い→意志決定のリターンが大きい • 大きく間違えない→意志決定リスクの小ささ • ○理解しやすさ • 簡単なモデル＞複雑なモデル • モデルの構造を解釈できる • モデルの推論結果に納得感がある • ×忠実さ • 目的を達成する必要以上の詳細は不要→不要なノードは削除するなど
- 8. その他Q&A（１） • アンケートのMA（チェックボックス）はどうやってノードに表す？ • 選択肢毎に、チェックする/しないの二状態のノードが出来る (選択肢数がkの場合kビットで表現される) • ノードを分解するかどうかはどう判断する？ • 状態が排他的と考えるなら一つのノードに。そうでなければ分けて良い • 逆に、2変数を一つのノードに入れることも出来る →2変数の状態の組み合わせを考える • 親の数はどう設定したら良いか？ • 目安としては使えるデータ量が以下を満たすかを見る • ノードの状態数 (親の数)×5 > データ量 • 構造が分からない時はどうする？ • 親の上限=1として大まかな構造を調べる手がある • 大きいモデルではなく小さなモデルから考える • 何かしっくりこない気がする • 機械が出す答えを鵜呑みにする必要は無い • 違和感を感じた自分の感性を信じる
- 9. その他Q&A（2） • 好きか嫌いかを判定したかったので、「好き・嫌い・どちらでも ない」を１ノードとしてモデルを作成した。嫌いの方が回答数が 多く、「好き」と「嫌い」では構造が違う（関連するノードが違う）。 この時このノードのクロス集計をみると好き欄のデータ数が少 なくなってしまった ノードを”好き”と”嫌い”に分けるべき？ • ”好きモデル”と”嫌いモデル”に分けるべき。そもそも構造が違うはず • 好きか嫌いかを判断させたければ、別々のモデルで推論した後、閾値 を決めて別途どちらか判断する
- 10. その他Q&A（3） • 親子関係に制約をつける時、付け方によってリンクが変わっ てくる。どちらがいいのか判断がつかなかった。 なんとなくうま く説明してそうな方を選んだがそれでいいのか？ • 手元のデータがすべてを表せているわけではない。時と場合によって構 造Aの場合もあれば構造Bの場合もあるし答えはない • 目的にあった答えを一番うまく出してくれるモデルを探せばいい • あるモデルで「定番（のファッションを好む）」という状態を持つ ノードがあったがどうにも違和感がある。「定番」に対する回答 者のとらえ方が異なるためではないか。 • そういうことはあり得る。そのノードはノイズとなるので除いたら良いかも しれない • pLSAでも、クラスに分解しきれない「その他」のクラスが出来ることがま まある