Mathematische Grundlagen (Bayes sches Lernen)

Transkript

1 Universität Potsdam Institut für Informatik Lehrstuhl Maschinelles Lernen Mathematische Grundlagen (Bayes sches Lernen) Tobias Scheffer Michael Großhans Paul Prasse Uwe Dick

2 Anwendungsbeispiel 1: Diagnostik Neuer Test wurde entwickelt Frage: Wie sicher ist die Person krank, wenn positives Testergebnis vorliegt? Studie: Auf kranken und gesunden Testpersonen (Zustand ist bekannt) wird Test angewandt Scheffer/Großhans/Prasse: Sprachtechnologie 2

3 Anwendungsbeispiel 2: Impfstoff Neuer Impfstoff wurde entwickelt Frage: Wie wirksam ist er? Wie oft verhindert er eine Infektion? Studie: Testpersonen werden geimpft; später wird untersucht, ob sie sich angesteckt haben Scheffer/Großhans/Prasse: Sprachtechnologie 3

4 Was untersucht man? Deskriptive Statistik: Beschreibung, Untersuchung von Eigenschaften von Stichproben (langweilig). Welcher Anteil der Testpersonen ist gesund geblieben? (= abzählen) Induktive Statistik: Welche Schlussfolgerungen über die Grundgesamtheit lassen sich aus Stichproben ziehen? (spannend, maschinelles Lernen). Wie viele Personen werden in Zukunft gesund bleiben? Wie sicher sind wir uns dessen? 4

5 Wahrscheinlichkeiten Frequentistische objektive Wahrscheinlichkeiten Wahrscheinlichkeit als relative Häufigkeit mit der ein Ereignis bei einer großen Zahl unabhängiger und wiederholter Experimente eintritt. Bayes sche, subjektive Wahrscheinlichkeiten Wahrscheinlichkeit als persönliche Überzeugung, dass ein Ereignis eintritt. Unsicherheit bedeutet hier Mangel an Information. Wie wahrscheinlich ist es, dass der Impfstoff wirkt? Neue Informationen (z.b. Studienergebnisse) können diese subjektive Wahrscheinlichkeiten verändern. 5

6 Wahrscheinlichkeitstheorie Zufallsexperiment: Definierter Prozess in dem eine Beobachtung ω erzeugt wird (Elementarereignis). Ereignisraum Ω: Menge aller möglichen Elementarereignisse; Anzahl aller Elementarereignisse ist Ω. Ereignis A: Teilmenge des Ereignisraums. Wahrscheinlichkeit P: Funktion welche Wahrscheinlichkeitsmasse auf Ereignisse A aus Ω verteilt. P( A) : P A 6

7 Wahrscheinlichkeitstheorie Wahrscheinlichkeit = normiertes Maß definiert durch Kolmogorow-Axiome: Wahrscheinlichkeit von Ereignis : Sicheres Ereignis: Wahrscheinlichkeit dass Ereignis oder Ereignis B eintritt mit A B (beide Ereignisse sind inkompatibel): Allgemein gilt: P( ) 1 A 0 PA ( ) 1 A P( A B) P( A) P( B) P( A B) P( A) P( B) P( A B) 7

8 Zufallsvariablen Zufallsvariable X ist Abbildung eines elementaren Ereignisses auf numerischen Wert X : x bzw. auf m-dimensionalen Vektor X :. x Maschinelles Lernen: auch Abbildungen auf Bäume und andere Strukturen möglich. Maschinelles Lernen: gleichgesetzt mit Ereignisraum. Bild der Zufallsvariable: X : X ( ) m 8

9 Diskrete Zufallsvariablen X nennt man eine diskrete Zufallsvariable, wenn sie nur diskrete Werte annehmen kann. Wahrscheinlichkeitsfunktion P weist jedem möglichen Wert einer Zufallsvariable eine Wahrscheinlichkeit zu. Summe der Verteilungsfunktion über alle Werte xx P X x 1 P X x 0;1 9

10 Stetige Zufallsvariablen X nennt man eine stetige Zufallsvariable, wenn sie sie kontinuierliche Werte annehmen kann. Die Werte der Verteilungsfunktion P entsprechen an jeder Stelle den kumulierten Wahrscheinlichkeiten P x P X x 0;1 Die Werte der Dichtefunktion p entsprechen an jeder Stelle den Änderungen der Verteilungsfunktion P X x px a mit px x dx x xa X 1 10

11 Zufallsvariablen Diskret: Z.B. Münzwurf Stegig: Z.B. Gaußsche Normalverteilung 11

12 Feinheiten der Notation P X Wahrscheinlichkeitsfunktion bzw. p X Dichtefunktion über alle möglichen Werte von X P X x konkreter Wahrscheinlichkeitswert bzw. p x konkreter Wert der Dichtefunktion X P x verkürzte Schreibweise von P X x p bzw. von px x wenn eindeutig ist, x welche Zufallsvariable gemeint ist. Meist werden Wahrscheinlichkeitsfunktion und Dichtefunktion nicht getrennt. 12

13 Erwartungswert Der Erwartungswert E(X) ist der gewichtete Mittelwert der möglichen Werte von X diskrete Zufallsvariable: E X xp X x xx kontinuierliche Zufallsvariable: E X xpx x dx X Die Varianz Var(X) ist der erwarte quadratische Abstand zum Erwartungswert von X 2 Var X E X E X 13

14 Erwartungswert: Beispiel St. Petersburger Spiel: Werfen einer Münze, bis sie zum ersten Mal Kopf zeigt passiert dies gleich beim ersten Wurf, gewinnt man 1 Euro falls nicht, verdoppelt sich der Gewinn so oft man Zahl geworfen hat der Gewinn den man am Ende erhält ist Zufallsvariable X Erwarteter (durchschnittlicher) Gewinn: E X xp X x xx

15 Gemeinsame Wahrscheinlichkeit ist die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung der Zufallsvariablen X 1 und X 2 gemeinsamer Wertebereich: z.b.: X X 1 2 X kartesisches Produkt X 1 2 { (infiziert,infiziert), (infiziert, gesund), (gesund, infiziert), (gesund, gesund) } 15

16 Bedingte Wahrscheinlichkeiten Bedingte Wahrscheinlichkeit: Wahrscheinlichkeit eines der möglichen Werte von X mit Zusatzinformation: Diskrete Zufallsvariable: Stetige Zufallsvariable: P X x zusätzliche Information p X x zusätzliche Information 16

17 Abhängige Zufallsvariablen Zufallsvariablen X 1 und X 2 können abhängig oder unabhängig sein Unabhängig: P(X 1, X 2 ) = P(X 1 ) P(X 2 ) Beispiel: 2 aufeinanderfolgende Münzwürfe Ergebnis des zweiten hängt nicht vom ersten ab Impliziert: P(X 2 X 1 ) = P(X 2 ) Abhängig: P(X 1, X 2 )= P(X 1 ) P(X 2 X 1 ) P(X 1 ) P(X 2 ) Beispiel: Grippeinfektionen von 2 Sitznachbarn 17

18 Bedingte Unabhängigkeit Zufallsvariablen können abhängig sein, jedoch unabhängig gegeben eine weitere Zufallsvariable Die Zufallsvariablenvariablen X 1 und X 2 heißen bedingt unabhängig gegeben Y wenn gilt: P(X 1,X 2 Y) = P(X 1 Y) P(X 2 Y) Beispiel: Wirkrate des Impfstoffs bekannt Infektionswahrscheinlichkeiten der Personen unabhängig Wirkrate des Impfstoffs unbekannt Beobachtung eines Teils der Testpersonen gibt Information über restliche Testpersonen 18

19 Rechenregeln Produktregel: verallgemeinert: Summenregel: Sind Ereignisse A, B inkombatibel: P( A B) P( A) P( B) Randverteilung: 19

20 Rechenregeln Satz von Bayes: Inferiere P X Y aus P Y X, P X und P Y, P Y, X P X Y P Y P Y X P X PY X P X P X Y PY P X Y 20

21 Anwendungsbeispiel 1: Diagnostik Neuer Test wurde entwickelt Frage: Wie sicher ist die Person krank, wenn positives Testergebnis vorliegt? Studie: Auf kranken und gesunden Testpersonen (Zustand ist bekannt) wird Test angewandt Scheffer/Großhans/Prasse: Sprachtechnologie 21

22 Anwendungsbeispiel 2: Impfstoff Neuer Impfstoff wurde entwickelt Frage: Wie wirksam ist er? Wie oft verhindert er eine Infektion? Studie: Testpersonen werden geimpft; später wird untersucht, ob sie sich angesteckt haben Scheffer/Großhans/Prasse: Sprachtechnologie 22

23 Satz von Bayes: Beispiel Diagnostik-Beispiel: P(positiv krank) = 0,98 P(positiv gesund) = 0,05 P(krank) = 0,02 Gesucht für Testergebnis Test: Wahrscheinlichkeit, dass der Patient krank ist: Plausibelste Ursache arg max P Test P P krank, gesund Wahrscheinlichste Ursache P P krank Test arg max P P Test krank, gesund 23

24 Satz von Bayes Wahrscheinlichkeit der Ursache Urs. für eine Beobachtung Beob.: PUrs. PUrs. Beob. PBeob. Urs. P Beob. Beob. Beob. P P u P u uursachen P(Urs.): A-Priori-Wahrscheinlichkeit, Prior. P(Beob. Urs.): Likelihood. P(Urs. Beob.): A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit, Posterior. 24

25 Prior, Likelihood und Posterior Subjektive Einschätzung, bevor man die Daten gesehen hat (a priori): Prior-Verteilung über die Modelle P(Krankheit) P(q), q Wirksamkeit des Impfstoffes Wie gut passen die Daten zum Modell: Likelihood P(Test Krankheit) P(Studie q), Subjektive Einschätzung, nachdem man die Daten gesehen hat (a posteriori): Posterior-Verteilung P(Krankheit Test) P(q Studie) 25

26 Prior Woher bekommt man die Prior-Verteilung? P(Krankheit) relativ naheliegend; diskret P(q): schwieriger; stetig; z.b. aus allen bisherigen Studien anderer Impfstoffe schätzen Es gibt keine richtige Prior-Verteilung! aber: unterschiedliche Prior-Verteilungen ermöglichen unterschiedlich gute Vorhersagen für die Zukunft Posterior-Verteilung ergibt sich deterministisch aus Prior und Likelihood der Beobachtungen durch Satz von Bayes 26

27 Beispiel Likelihood: Bernoulli-Verteilung Eine diskrete Verteilung mit den 2 möglichen Ereignissen 0 und 1 ist eine Bernoulli-Verteilung bestimmt durch genau einen Parameter: Verteilungsfunktion: 27

28 Beispiel Likelihood: Binomialverteilung Zusammenfassung mehrerer Bernoulli-verteilter Zufallsvariablen X 1,,X n mit gleichem Parameter q neue Zufallsvariable Y, die angibt, wie viele der X i positiv n sind: Y i1 Y ist Binomial-verteilt mit Parametern q und n Verteilungsfunktion: Binomialkoeffizient: Anzahl der Möglichkeiten, aus n Elementen y auszuwählen X Wahrscheinlichkeit, dass y der X i positiv sind i n y y, 1 P Y y n n y q q q Wahrscheinlichkeit, dass n-y der X i negativ sind 28

29 Beispiel Prior: Beta-Verteilung Verteilung über alle Wirkraten keine diskrete, sondern kontinuierliche Verteilung P(q) beschreibt eine Dichtefunktion Häufige Wahl (bei Parameterraum ): Beta-Verteilung definiert durch 2 Parameter a und b Beta-Funktion; dient der Normalisierung 29

30 Beispiel Prior: Beta-Verteilung Spezialfall: a = b = 1 ist Gleichverteilung 30

31 Schema für Ermittlung der Posterior- Verteilung Gegeben: Prior-Verteilung P(q) Beobachtungen x 1,,x n Likelihood P(x 1,,x n q) Gesucht: Posterior-Verteilung P(q x 1,,x n ) 1. Satz von Bayes anwenden 2. Randverteilung für kontinuierliche Parameter einsetzen 31

32 Ermittlung der Posterior-Verteilung: Beispiel Gegeben: Modellparameterraum Beta-Prior mit Parametern a und b : P(q)=Beta(q a,b) Bernoulli-Likelihood binäre Beobachtungen x 1,,x n, bedingt unabhängig gegeben Modellparameter q Gesucht: a positive Beobachtungen, b negative Posterior P(q x 1,,x n ) 32

33 Ermittlung der Posterior-Verteilung P q x x 1,, n,, q q /,, P x x P P x x 1 n 1 n P xi q P q / P x1,, xn i1 1 a b P X q P X 0 q P q / P x1,, x n a q a 1 b 1 b q 1 q 1 q / P x1,, x, n B ab a1 bb1 aa1 bb1 1 1 / dq Ba, b Ba, b a q q q q bb 1 aa q 1 1 q B a a, b b / B a, b Ba, b Beta q a a, b b n Satz von Bayes Bedingte Unabhängigkeit a positive, b negative Bernoulli- und Beta-Verteilung einsetzen Terme zusammenfassen, Randverteilungsformel Definition der Beta-Funktion Kürzen, Definition der Beta-Verteilung 33

34 Konjugierter Prior Im vorherigen Beispiel: Übergang vom Prior Beta(q a,b) durch a positive und b negative Beobachtungen zum Posterior Beta(q a+a,b+b) algebraische Form von Posterior und Prior identisch Die Beta-Verteilung ist der konjugierte Prior zur Bernoulli-Likelihood Immer vorteilhaft, den konjugierten Prior zu verwenden, um zu garantieren, dass der Posterior effizient berechenbar ist 34

35 Rechenbeispiel: Impfstudie Prior: Beta mit a=1, b=5 8 gesunde Testpersonen, 2 infizierte ergibt Posterior: Beta mit a=9, b=7 35

36 Parameterschätzung Bayes sche Inferenz liefert keinen Modellparameter, sondern Verteilung über Modellparameter Ermittlung des Modells mit der höchsten Wahrscheinlichkeit: MAP-Schätzung maximum-a-posteriori = maximiert den Posterior q MAP = argmax q P(q Beobachtungen) Im Gegensatz dazu: plausibelstes Modell = ML- Schätzung maximum-likelihood = maximiert die Likelihood ohne Berücksichtigung des Priors q ML = argmax q P(Beobachtungen q) 36

37 Parameterschätzung: Beispiel Impfstudie: Prior: Beta mit a=1, b=5 8 gesunde Testpersonen, 2 infizierte ergibt Posterior: Beta mit a=9, b=7 ML-Schätzung: q ML = argmax q P(Beob. q) MAP-Schätzung: q MAP = argmax q P(q Beob.) Likelihood-Funktion (keine Wahrscheinlichkeitsverteilung) 37

38 Vorhersage Welche Beobachtungen kann man in Zukunft erwarten, gegeben die Beobachtungen der Vergangenheit? Vorhersage für Testdaten, gegeben eine Menge von Trainingsdaten P(X neu X alt ) Vorhersage mit MAP-Schätzung: erst q MAP bestimmen durch q MAP = argmax q P(q X alt ) dann P(X neu q MAP ) bestimmen (Likelihood-Verteilung) Mit Informationsverlust verbunden: q MAP nicht echter Parameter, sondern wahrscheinlichster ignoriert, dass auch andere Modelle in Frage kommen 38

39 Bayes-optimale Vorhersage Kein Zwischenschritt über das MAP-Modell, sondern direkte Herleitung der Vorhersage: P X neu X alt 1. Randverteilung 2. bedingte Unabhängigkeit mitteln über alle Modelle (Bayesian Model-Averaging) q q, P X q X P q X dq neu alt alt P X q P q X dq neu Vorhersage gegeben Modell alt gewichtet durch: wie gut passt das Modell zu den früheren Beobachtungen? (Posterior) 39

40 Vorhersage: Beispiel Impfstudie: Mit welcher Wahrscheinlichkeit bleibt neue Person gesund, gegeben die Studie? Vorhersage mit MAP-Modell: q MAP = argmax q P(q Beob.) = 4/7 P(gesund q MAP ) = q MAP = 4/7 Bayes-optimale Vorhersage: P gesund X P gesund q P q X dq alt q q Beta q 9,7 dq Erwartungswert einer Beta-Verteilung q alt

41 Rekapitulation Bayes sches Lernen: einfacher besser subjektiver Prior: Ausgangsverteilung über die Modelle Beobachtungen aus der Vergangenheit: Likelihood gegeben Modellparameter ergibt durch Satz von Bayes Posterior: Verteilung über Modelle gegeben die Beobachtungen Mögliche Wege für Vorhersagen in der Zukunft: MAP-Modell berechnen (Maximierung des Posteriors), dann Vorhersage mit MAP-Modell Bayes-optimale Vorhersage: über alle Modelle mitteln, gewichtet mit ihrer Posterior-Wahrscheinlichkeit 41

42 Fragen? 42