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확률, 통계/ Bayesian Model Selection, Conditional Marginal Likelihood

모든 모델을 틀렸다. 그러나 어떤 것은 유용하다. —George Box

Bayesian Model Selection

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서로 다른 모델의 집합 M\mathcal{M}이 있을 때, 최고의 모델을 고르는 자연스러운 방법은 베이즈룰을 따라 가장 가능성이 있는 모델을 고르는 것이다.
m^=arg max⁡m∈Mp(m∣D)\hat{m} = \argmax_{m \in \mathcal{M}} p(m|\mathcal{D})
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여기서
p(m∣D)=p(D∣m)p(m)∑m∈Mp(D∣m)p(m)(3.278)p(m|\mathcal{D}) = {p(\mathcal{D}|m)p(m) \over \sum_{m\in\mathcal{M}} p(\mathcal{D}|m)p(m)} \tag{3.278}
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이것은 모델들에 대한 posterior이다. 이것을 Bayesian model selection이라고 한다.
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만일 모델들에 대한 prior가 균등이면 p(m)=1/∣M∣p(m) = 1/|\mathcal{M}|이면 MAP 모델은 다음처럼 주어진다.
m^=arg max⁡m∈Mp(D∣m)\hat{m} = \argmax_{m\in\mathcal{M}} p(\mathcal{D}|m)
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p(D∣m)p(\mathcal{D}|m)은 다음처럼 주어진다.
p(D∣m)=∫p(D∣θ,m)p(θ∣m)dθp(\mathcal{D}|m) = \int p(\mathcal{D}|\boldsymbol{\theta},m)p(\boldsymbol{\theta}|m)d\boldsymbol{\theta}
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이것은 모델 mm에 대한 marginal likelihood 또는 evidence라고 한다. 모델이 관찰된 데이터에 높은 prior 예측 밀도로 할당되면, 그것을 좋은 모델이라고 여긴다.
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그러나 모델이 너무 유연하면 어떤 prior 설정은 데이터에 매치되지 않을 수 있다. 이 확률 질량이 ‘낭비되어’ expected likelihood를 낮춘다. 이 암시적 규제 효과를 Bayesian Ocaam’s razor라고 부른다.

Bayes model averaging

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단일 모델을 사용해서 예측하는 것보다 모든 모델의 평균을 내는 것이 더 낫다. 즉, 다음을 사용하여 posterior predictive distribution을 계산한다.
p(y∣D)=∑m∈Mp(y∣m)p(m∣D)p(y|\mathcal{D}) = \sum_{m\in\mathcal{M}}p(y|m)p(m|\mathcal{D})
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이것을 베이즈 모델 평균이라고 부른다. 이것은 예측기의 가중 조합을 취하는 앙상블의 기계학습과 유사하지만 앙상블은 가중치가 합해서 1이 될 필요가 없기 때문에 같지는 않다.
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특히 BMA에서 m∗m^*이라 부르는 단일 최고 모델이 있다면 큰 샘플 한계에서 p(m∣D)p(m|\mathcal{D})는 모든 가중치가 m∗m^*에 집중되는 degenerate 분포가 되고 M\mathcal{M}의 나머지 멤버는 무시된다. 앙상블에서는 이런 일이 나타나지 않는다.
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베이지안 모델 선택이나 평균화를 수행하려면 evidence라 부르는 marginal likelihood를 계산할 수 있어야 한다. 해석적으로 계산하는 것을 포함하여 이것을 위해 다음과 같은 방법들이 가능하다. (상세 내용 생략)
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Harmonic Mean Estimator
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Monte Carlo Method
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Variational Bayes

Conditional Marginal Likelihood

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marginal likelihood는 서로 다른 고정 prior 사이의 가설 검증에 적합할 수 잇지만 그들의 posterior에 기반한 모델 선택에는 유용하지 않다.
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후자의 경우 ‘posterior가 데이터 분포로부터 보류된 점을 생성할 수 있는 확률은 얼마인가’라는 질문에 더 관심있다. 이것은 (fitted) 모델의 일반화 성능과 관계가 있다. 실제로 marginal likelihood는 때때로 일반화 성능과 음의 상관관계를 갖는다.
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더 나은 접근은 다음처럼 정의되는 conditional log marginal likelihood를 사용하는 것이다.
CLML(m)=∑n=KNlog⁡p(Dn∣D1:n−1,m)\text{CLML}(m) = \sum_{n=K}^N \log p(\mathcal{D}_n|\mathcal{D}_{1:n-1},m)
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여기서 K∈{1,...,N}K \in \{1,...,N\}는 알고리즘의 파라미터이다. 이것은 첫 KK개 데이터 포인트에 의해 주어진 posterior 아래 마지막 N−KN-K개 데이터 포인트의 LML을 평가한다.
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순서에 대해 평균화 해서 데이터 포인트의 순서에 의존성을 줄일 수 있다. K=N−1K=N-1를 설정하고 모든 순서를 평균화하면 LOO 추정을 얻을 수 있다.
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CLML은 LML 보다 일반화 성능을 더 잘 예측할 수 있고 prior 하이퍼파라미터에 덜 민감하다.
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게다가 posterior p(θ∣D<n)p(\boldsymbol{\theta}|\mathcal{D}_{<n})에서 샘플링하는 적분의 몬테 카를로 추정을 직접적으로 사용할 수 있기 때문에 계산하기 쉽다. 이것은 prior에서 샘플링한 harmonic 평균 추정기와 같은 문제에 시달리지 않는다.

참고

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