最終更新日 2015年4月19日
説明
ベイジアンネットの構造学習にはスコアベースと制約ベースがある
| スコアーベース | ノードのリンク状態毎に対数尤度MDL等を計算し最適なリンクを求める方法 |
| 制約ベース | 条件独立を検定して、条件独立なら非連結とする方法 |
| 統合ベース | 制約ベースで構造決定し、スコアベースで連結方向を決定する方法 |
統合ベースとして、Lassoで疎な構造を設定し、MDLで連結方向を決定した方法を提案する
事例
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ベイジアンネットのベンチマークで有名な タイタニック生存モデルをLassoによる最適グラフ構造推定を行う ①全乗船客のデータを読んで、ノード間の相互情報量を求める ②相互情報量の行列が疎になる様にLassoで解く ③Lassoの疎な関係をノード間に設定する ④MDL基準で最適なベイジアンネットワークを算出する |
タイタニック生存データの相互情報量
Lasso計算結果
MDL(Minimum Description length)による最適化過程
タイタニック生存モデルのLassos最適グラフ構造
| Survived | 生存有無 | |
| Sex | 性別 | |
| Age | 年齢 | |
| Friend | 同船室 | |
| Position | 敬称 | |
| Rank | 乗船等級 | |
| Floor | 船室階 | |
| alone | 単独 |
ベイジアンネットによるタイタニック生存率 39.77%
性別を女性に設定
女性である場合のタイタニック生存率 53.63%に上昇
