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Rによるベイジアンネットワーク入門
- 2. はじめに • 実現値 ：確率変数がとる値 – 例：確率変数”天気” → ”天気”=☂, ”天気”＝☁, ”天気”＝☀ ☂, ☁, ☀は”天気”がとる実現値 • 同時確率 ：XとYが同時に起きる確率 – 𝑃 𝑋, 𝑌 = 𝑃 𝑋 𝑃(𝑌) （XとYが独立として） • 条件付確率：Yを条件としてXが起きる確率 – 𝑃 𝑋|𝑌 = 𝑃 𝑋, 𝑌 /𝑃(𝑌) • チェインルール：同時確率を条件付確率で計算 – 𝑃 𝑋, 𝑌, 𝑍 = 𝑃 𝑋, 𝑌 𝑍 𝑃 𝑍 = 𝑃 𝑋 𝑌, 𝑍 𝑃 𝑌 𝑍 𝑃(𝑍) 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 2/14
- 3. ベイジアンネットワーク • 確率変数の因果関係をグラフで表現 • 条件付き独立 – 矢印のない関係は条件付き独立 𝑋2 𝑋4 𝑋3𝑋1 𝑋5 𝑃(𝑋4|𝑋5)𝑃(𝑋5) 𝑃(𝑋2) 𝑃(𝑋1|𝑋2, 𝑋5) 𝑃(𝑋3|𝑋1) 𝑃(𝑋3, 𝑋1, 𝑋2, 𝑋4, 𝑋5) = 𝑃(𝑋3|𝑋1, 𝑋2, 𝑋4, 𝑋5) 𝑃(𝑋1|𝑋2, 𝑋4, 𝑋5) 𝑃(𝑋2|𝑋4, 𝑋5) 𝑃(𝑋4|𝑋5)𝑃(𝑋5) 条件付独立で同時確率の 計算量を減らせる 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 B A 原因から結果に矢印を引く 𝑃(𝐴|𝐵) 原因結果 原因の 確率変数 結果の 確率変数 Zを条件としてXとYは条件付き独立 ⇋ 𝑃 𝑋, 𝑌 𝑍 = 𝑃 𝑋 𝑍 𝑃 𝑌 𝑍 条件付確率の定義より 𝑃 𝑋, 𝑌 𝑍 = 𝑃 𝑋 𝑌, 𝑍 𝑃 𝑌 𝑍 それぞれの右辺を比べると𝑃 𝑌 𝑍 を消去できて 𝑃 𝑋 𝑌, 𝑍 = 𝑃(𝑋|𝑍) 3/14
- 4. ベイジアンネットワークの応用例（併せ買いの推薦） • 併せ買いの確率としての同時確率 – 例：P( ＝○, ＝○) = 0.98 ⇒ パンとコーヒーは98%で一緒に買われる • 情報推薦としてのベイジアンネットワーク P( ＝○, ＝○)＝0.98 P( ＝○, ＝○)＝0.65 ⋮ max{P( ＝○,？＝○)} 構造学習 ○ × ○ × ○ ○ ⋮ 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 4/14
- 5. 本日の内容 𝑃 𝐴 = 𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝐵 = 𝑡𝑟𝑢𝑒 =? 𝑃 𝐴 = 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒, 𝐵 = 𝑡𝑟𝑢𝑒 =? 1. hc関数による構造学習 2. bn.fit関数による条件付確率表の 作成 3. gRainによる厳密な推論 4. bnlearnによる近似推論 環境 – 言語 – Rのライブラリ – OS 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 Radhakrishnan Nagarajan, Marco Scutari , Sophie Lèbre 著 『Bayesian Networks in R: with Applications in Systems Biology (Use R!)』 ISBN 978-1-4614-6446-4 ：R(最新のもの) ：bnlearn, gRain ：mac, linux, windows 5/14
- 6. 下準備 #bnleranとgRainのインストール(詳細はhttps://www.bioconductor.org) source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite(c("bnlearn", "gRain")) #ライブラリの読み込み library(bnlearn) library(gRain) #データセットの読み込み dataset = read.csv("./dataset.csv", header=T, row.names=T, colClasses="factor") id 確率変数𝑿 𝟏 確率変数𝑿 𝟐 確率変数𝑿 𝟑 ・・・ 1 ○ × ○ 2 × ○ ○ ⋮ ⋱ factor型で読む テーブル形式のデータ 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 6/14
- 7. 1. hc関数による構造学習 #hill-climbingによる学習 res = hc(dataset, score='bic', debug=F, max.iter=10000) 𝑋1 𝑋3 𝑋4 𝑋2 𝑋1 𝑋2 𝑋1 𝑋2 𝑋1 𝑋2 𝑋1, 𝑋2 𝑋1, 𝑋3 𝑋1, 𝑋4 𝑋2, 𝑋3 𝑋2, 𝑋4 𝑋3, 𝑋4 Score 関数 6000 5000 3000 (𝑖1, 𝑖2)には を適用 データとのマッチ度 - スコアが改善 - max.iterに未到達 yes no 終了 １イテレーション 終わらない場合は max.iterを減らす 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 7/14
- 8. 2. bn.fit関数による条件付確率表の作成 #条件付確率表(CPT:ConditionalProbabilityTable) の計算 fitted = bn.fit(res, dataset, method='bayes') 𝑃 𝑋2 𝑋1)𝑃(𝑋1) 𝑿 𝟏＝〇 0.60 𝑿 𝟏＝× 0.40 𝑿 𝟏＝〇 𝑿 𝟏 ＝× 𝑿 𝟐＝〇 0.60 0.45 𝑿 𝟐＝× 0.40 0.55 id 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 ⋯ 1 ○ × ○ 2 × ○ ○ ⋮ ⋱ 数え上げる 𝑋1 𝑋2 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 0頻度問題を回避 8/14
- 9. 推論とその方法 • 推論とは – エビデンス（わかっていること）を与えて、同時確率を求めること • 推論の方法 – 厳密な推論 → 3.gRainによる厳密な推論（次スライド） • 低速 • 推論結果が一意に定まる – 近似推論 → 4.bnlearnによる近似推論（次々スライド） • 高速 • 推論結果が実行毎に変わる 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 𝑿 𝟐 =○ 𝑿 𝟐 =× ？ ？ 𝑃(𝑋2, 𝑋1 =○) エビデンス 9/14
- 10. 3. gRainによる厳密な推論（おすすめ） #gRainによる厳密な推論 #コンパイル model = compile(as.grain(fitted), propagate=T) #エビデンスの設定 nodes = c(“X1") #エビデンスをセットする確率変数(複数可) states = c("〇") #ノードにセットする実現値(複数可) model.evidence = setEvidence(model, nodes=nodes, states=states) #p(X2,X1="○")の計算 state_predicted = querygrain(model.evidence, nodes=c("X2"), type="marginal", exclude=F) 厳密推論のための計算 1.モラル化 2.三角化 3.クリーク 4.ジャンクションツリー 5.パラメータの再設定 推論を行う箇所 (compileの実行は一度でよい) 大量な確率変数、実現値ではcompile()で落ちる可能性 → bnlearnによる近似推論（次スライド） 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 𝑿 𝟐 =○ 𝑿 𝟐 =× 0.95 0.05 𝑃(𝑋2, 𝑋1 =○) エビデンス予測したい 確率変数 10/14
- 11. 4. bnlearnによる近似推論 #bnlearnによる近似推論 #bnlearnではcompileはいらない #エビデンスをセットと推論を一緒にできる particles = cpdist(fitted, nodes='X2', evidence=(X1=="〇")) #結果を見る prop.table(table(particles)) 近似推論の注意点 ・ 実行毎に結果が変わる（乱数を用いているため） ・ エビデンスの設定が面倒 #paste関数などを用いて文字列を生成する str_eval = '(X2=="〇")&(X3=="×")' #生成した文字列をparseしてevalする particles = cpdist(fitted, nodes='X2', evidence=eval(parse(str_eval))) 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 𝑿 𝟐 =○ 𝑿 𝟐 =× 0.95 0.05 𝑃(𝑋2, 𝑋1 =○) エビデンス予測したい 確率変数 11/14
- 12. トラブルシューティング その１ • bn.fitで落ちる – 原因：確率変数、実現値の数が多い → 対策：それらを減らす • 推論(querygrain)の結果がNaN – 原因：与えるエビデンスが多すぎる → 対策：エビデンスを減らす 𝑃 𝑋0 𝑋1, 𝑋2, … ) 𝑿 𝟏 =○, 𝑿 𝟐 =○, … 𝑿 𝟏 =○, 𝑿 𝟐 =×, … … 𝑿 𝟎 =○ 𝑿 𝟎 =× 𝑋2 𝑋0𝑋1 ⋮ 原因の実現値の組み合わせ数 Error in table(data[, c(node, parents), drop = FALSE]) : attempt to make a table with >= 2^31 elements 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 12/14 𝑃 𝑋, 𝑌1 = 𝑦1, 𝑌2 = 𝑦2, … , 𝑌𝑛 = 𝑦 𝑛 = 𝑃 𝑋|𝑌1 = 𝑦1, 𝑌2 = 𝑦2, … , 𝑌𝑛 = 𝑦 𝑛 × 𝑃(𝑌1 = 𝑦1, 𝑌2 = 𝑦2, … , 𝑌𝑛 = 𝑦 𝑛)原因=エビデンス結果 計算機で表せる 最小値を下回る
- 13. トラブルシューティング その２ 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 • ０頻度問題 – 条件付確率が0になると推論ができない ⇒数え上げで下駄をはかせる（スムージング） – スムージングを行うオプション → method • method='bayes'：スムージング有り • method='mle' ：スムージング無し – はかせる下駄の程度（Imaginary Sample Size) → iss • 自動的に設定されるので指定しなくてもよい • iss=20 :20サンプルの下駄上げ #issも指定した計算例 fitted = bn.fit(res, dataset, method='bayes', iss=20) 𝑿 𝟏＝〇 𝑿 𝟏 ＝× 𝑿 𝟐＝〇 0 12 𝑿 𝟐＝× 21 152 𝑿 𝟏＝〇 𝑿 𝟏 ＝× 𝑿 𝟐＝〇 20 32 𝑿 𝟐＝× 41 172 条件付確率 の計算へ+20 13/14
- 14. おわりに • Rによるベイジアンネットワークの一通りの手順を紹介 – データセットから因果関係と条件付確率表の学習方法 – ベイジアンネットワークによる推論の2つの方法 • 厳密推論 • 近似推論 – トラブルシューティング • 参考文献（全て英語） – Radhakrishnan Nagarajan, Marco Scutari , Sophie Lèbre : 『Bayesian Networks in R: with Applications in Systems Biology (Use R!)』 – bnlearnのドキュメントおよびソースコード https://cran.r-project.org/web/packages/bnlearn/bnlearn.pdf https://github.com/cran/bnlearn – gRainのドキュメントおよびソースコード https://cran.r-project.org/web/packages/gRain/gRain.pdf https://github.com/cran/gRain 2017/1/7 パーティクルフィルタ研究会 14/14