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機械学習による確率推定とカリブレーション

FANCOMI
May 22, 2020

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  1. 機械学習による確率推定とカリブレー ション 片桐智志 May 22, 2020 1

  2. 自己紹介 • ファンコミュニケーションズの機械学習エンジニア • リモートワーク中毎日新しい料理に挑戦しています • おすすめの YouTube 料理チャンネル •

    中華: 美食作家王刚 • 中世: Random Innkeeper • ロシア + CIS: Всегда Вкусно!, Сталик Ханкишиев • @ill_identified, 個人ブログ 図 1: 料理の例 2
  3. 今回話すこと • 機械学習の分類問題は実は 3 種類ある • 従来の機械学習はそのうち一部にしか着目していな い • RIG/NE

    によるモデルの評価 • カリブレーションによるモデルの評価 3
  4. 目次 Web 広告と機械学習 機械学習と分類問題 3 通りの分類 確率推定とカリブレーション 4

  5. Web 広告と機械学習

  6. Web 広告のしくみ • Web 広告の掲載はリアルタイム入札 (RTB) • オークション形式で処理される • リスティング広告/ディスプレイ広告など種類あり

    • 今回はディスプレイ広告を想定 • しかし違いは気にしなくてよい 5
  7. なぜ機械学習か • 広告の価値に応じて入札価格を決める • オークション理論に基づく話 [16, 17] • 価値 =

    クリック率 (CTR) やコンバージョン率 (CVR) の期待値 • 機械学習で CTR や CVR を予測したい • 入札の時点ではクリック/CV があるかは未知のため 6
  8. 機械学習と分類問題

  9. 機械学習 = 答え合わせの技術 • 機械学習 (教師あり学習) は答えがないとできない • 特徴量 x

    から計算する予測値 ˆ y を目的変数 y(正解) に できる限り一致させる • = 誤差, 誤答を減らすようなモデルを見つける • 今回は特に「分類」の話 • 機械学習は「回帰」 「分類」の 2 通りに分けて説明 • 機械学習の詳しい話は [20] などを 7
  10. 機械学習: 回帰 • 回帰 (regression) は目的変数 y が数量 • y

    にできるだけ近づけられるように線を引く x y 図 2: 回帰の例 8
  11. 回帰の具体例 惑星の緯度を/// 時/// 刻経度で回帰 • 最古の回帰問題 • 目的変数: 惑星の過去の位置データ •

    特徴量: /// 時/// 刻 位置 (/// 時/// 刻経緯度があ れば理論上の軌道を計算可) 子の身⻑を親の身⻑で回帰 •「回帰分析」の原点 • 目的変数: 子の身⻑ • 特徴量: 親の身⻑ 9
  12. 機械学習: 分類 • 分類 (classification) は目的変数がラベル • ラベルをできるだけ正しく分けられるように 0.0 0.5

    1.0 x y 0 1 図 3: 分類の例 10
  13. 分類の具体例 画像に何が写っているか (画像認識) • 目的変数: 画像に何が写っているかのラベル • 特徴量: ピクセルごとの色情報 広告表示してクリックするかどうか

    • 目的変数: クリックされたかどうかのログ • 特徴量: ユーザーの IP, 広告のジャンル, 掲載される サイト等 11
  14. 分類の分類 •「どれか」ではなく「どれくらいの確率か」知りたい • 分類の可能性の高さのスコアから予測値を出す • 例: ロジスティック回帰, サポートベクターマシン •「分類」問題は実はさらに細かく分類できる 0.0

    0.5 1.0 x y 0 1 図 4: この曲線が x に対応するスコア 12
  15. 3 通りの分類

  16. まず厳密な話を少し • 0 か 1 かの 2 値分類予測モデルを数式で表現 • N

    件のデータの i 番目のデータ (xi , yi ) • xi は特徴量, yi はラベル (正解値) • 平均値 ¯ y は正例の割合 • 予測モデルは xi から ˆ pi を出力する関数 ˆ pi =g(xi ) • ˆ pi は yi = 1 の可能性スコア • ここでは確率と同一視して 0 ≤ ˆ pi ≤ 1 • スコアに基づいて yi の予測値 ˆ yi を出力 ˆ yi =    0 if ˆ pi < .5 1 if ˆ pi ≥ .5 13
  17. 3 種類の分類 [7] 的中性 (accuracy) • ラベルに対する予測が的中しているか •「的中率」や「F スコア」で評価 判別性

    (discrimination) • スコアがラベルを区別できているか • ROC-AUC や対数損失 (log loss) で評価 確率 (probability/risk) 推定 • スコアが本来の確率を表現できているか • 今回扱う話 14
  18. 三者の関係 • 的中性, 判別性, 確率の順に解像度が細かくなる • 的中‧判別はほとんど同じなので同一視する場合も [6, 1] •

    ラベルさえ一致すれば良い -> 的中性 • 予測のスコアも知りたい -> 判別性 • 判別ができれば的中もできる • ラベルがその値になる確率を知りたい -> 確率推定 • 確率が推定できていれば判別もできる 15
  19. 的中性 • ラベルが一致しているかどうかだけを見る • 正解が yi = 1, に対して予測値も ˆ

    yi = 1 かどうか •「的中率」, F 値などで評価 acc := 1 N N ∑ i=1 1(yi = ˆ yi ) 16
  20. 判別性 • スコア値の分布がどれだけ 0/1 を区別できているか • yi = 0 に対応するスコアが

    yi = 1 に対応するスコア の分布とどれくらい違うか • 評価には ROC-AUC または対数損失がよく使われる 0.25 0.50 0.75 score 0 50 100 150 200 250 0 1 図 5: ˆ pi の分布の例 17
  21. ROC-AUC • ROC 曲線の下側の面積 • (Area Under the Curve, 以下

    AUC) に対応 • 別名: Concordance 統計量 (C-統計量) • ゼロから 1 の範囲で, 1 に近いほど良い • 1 に近いほど ROC 曲線は左上に張り出す 0 0.25 0.50 0.75 1 fpr 0 0.25 0.50 0.75 1 tpr 図 6: ROC 曲線の例 18
  22. 対数損失 • 負の対数尤度とも LogLoss := − 1 N N ∑

    i=1 [yi ln(ˆ pi ) + (1 − yi ) ln(1 − ˆ pi )] • ロジスティック回帰は対数損失の最小化 • ˆ pi が yi に近いほど評価される 図 7: 対数損失 19
  23. 対数損失から RIG/NE へ • どれくらいの値が良いのかという基準がない • 対数損失の欠点 • 相対情報エントロピー (RIG)[19,

    14, 11] • 別名, 正規化交差エントロピー (NE) NE := logloss negentropy(¯ y) , negentropy(¯ y) := − 1 N N ∑ i=1 [yi ln(1 − ¯ y) + (1 − yi ) ln(1 − ¯ y)] = − [¯ y ln ¯ y + (1 − ¯ y) ln(1 − ¯ y)] RIG := 1 − NE 20
  24. RIG/NE の意味 •「手抜きモデル」よりもパフォーマンスが良いか • 一律平均値 ¯ y を返す手抜きモデルとの比較 • RIG

    は 0 以上かどうか, NE は 1 未満かどうか • NE は小さいほうが良く, RIG は大きい方が良い • 不均衡なデータほど評価が厳しくなる ¯ y 対数損失 RIG NE 50 % 0.69 0 1 10 % 0.33 0 1 1 % 0.05 0 1 図 8: y の割合ごとに RIG=0(NE=1) に必要な対数損失 • RIG のマイナス (= NE − 1) が見やすい気がする • (個人の感想) 21
  25. 対数損失 vs AUC • RIG/NE のほうが AUC より使いやすいことが多い • AUC

    は機械学習の典型的な用途では使いにくい? • 以下 AUC の問題点 • 変数選択に使うと, AUC は感度が悪い ([10, 8], 後述) • スケールが一定でないので比較に注意が必要 • データによっては絶対に 1 に到達できない場合も [4] • どこが悪いか直観的にわかりづらい • 改善につなげにくい • AUC と他の指標との比較は [8, 15] が詳しい 22
  26. 確率推定とカリブレーション

  27. 予測確率 • CTR 予測として知りたいこと: • X「クリックするかどうか」 • O「クリックする確率はどれくらいか」 • 本当に知りたいのは

    1 つ 1 つの yi の確率 pi • ¯ y はデータの平均値 = データ全体でのクリック割合 • しかし正解 pi はデータにないので答え合わせ不可 • 的中性や判別性とは別の観点が必要 23
  28. AUC の問題点 • AUC は以下の異なる ˆ p, ˜ p に対して同じ値になる

    • スコアの絶対値ではなく順序で評価しているから • 順位和統計量 (WMW 統計量) と同じ [9] • 参考: 弊社ブログの過去記事 • 疑問: 個別の確率を知りたいのに AUC で大丈夫か? y ˆ p ˜ p 1 0.9 0.9 1 0.4 0.8 0 0.3 0.2 0 0.2 0.1 図 9: AUC が差別化できない例 24
  29. カリブレーション • 確率推定が適切にされているかを評価する方法 • 較正と訳される [21] • どちらも「カリブレーション」と呼ばれる • 確率推定を評価する指標

    • 確率推定を適切に「較正」する操作 • 多義的なので文脈に気をつける 25
  30. 抽象的な話ばかりなので具体例 • ロジスティック回帰は分類問題の定番 • 以下のモデルはより判別性能が高くなりやすい • ランダムフォレスト [2](RF) • ブースティング

    (XGBoost[3], LGBM[13] など) model ACC -RIG AUC train test train test train test Logistic 0.628 0.624 -0.068 -0.062 0.674 0.665 RF 0.881 0.613 -0.294 -0.052 0.955 0.652 XGB 0.825 0.580 -0.337 0.011 0.913 0.610 LGB 0.701 0.626 -0.154 -0.055 0.775 0.657 表 1: 各モデルの性能, ロジスティックより良い値強調 26
  31. カリブレーションプロット [5] • 別名, 信頼性曲線 (reliability curve) • 予測確率 ˆ

    pi の分位点でグループ分け • 根拠はないが慣例的に 10 分割 • グループ毎に yi , ˆ pi の平均値を集計し折れ線プロット • プロットが 45 度線に近いほど確率推定が適切 • ホズマー‧レメショウ検定 [12] と同じアイディア 27
  32. カリブレーションプロットの結果 • train では各指標の良さと曲線の一致度合いに差異 • test では曲線も乱れている 0 0.25 0.50

    0.75 1 0 0.25 0.50 0.75 1 avg. prediction train LGB Logistic RF XGB 0 0.25 0.50 0.75 1 avg. y test 図 10: カリブレーションプロット 28
  33. ここからわかること • 訓練データ • ロジスティック回帰のほうが良好 • 損失の最小化を追求すると対角線から離れていく • テストデータ •

    ロジスティック回帰のほうが良好 • 過学習とは別の問題 • 対数損失や AUC は確率のずれを反映していない • RF や XGB 等が使えないという意味ではない • データ次第でロジスティック回帰でも失敗 • 詳しくはこの後の発表 • 注: カリブレーションプロットも完全ではない 29
  34. カリブレーション評価の種類 [18] 1. 平均的 (大局的, in-the-large) カリブレーション • 予測値と実際の平均値が一致しているか 2.

    弱い (weak) カリブレーション • (1) とほとんど差異がないので説明略 3. 中程度の (moderate) カリブレーション • 大まかなグループごとに頻度が一致しているか 4. 強い (strong) カリブレーション • 特徴量の組み合わせごとに一致しているか 5. 完全 (perfect) カリブレーション • 1 点ごとに確率の期待値が一致しているか • 多くの文献は区別せずに単に「カリブレーション」 30
  35. 平均的カリブレーション • データの平均と予測確率の平均が一致するか ¯ y = N ∑ i=1 ˆ

    pi • 個別の確率の一致は評価してない • 的中性や判別性だけを見る従来方法でも概ね達 成可能 • 正例‧負例のペナルティが等しいため • 不均衡データに対する cost-sensitive な学習に注意 •「手抜きモデル」でも達成可能 31
  36. 中程度のカリブレーション • データをグループ分けし各グループ内での平均カリ ブレーションを評価 1 Ng Ng ∑ i=1 yi

    = 1 Ng Ng ∑ i=1 ˆ pi , g = 1, · · · , G ∑ g Ng =N • 頻度で確率を近似 • 結果が分割に依存する問題 (詳細はこの後の発表) • 分位点でグループ分けしている例 • カリブレーションプロット • HL 検定 32
  37. 強い/完全なカリブレーション • 強いカリブレーション • 中程度よりも細かい解像度で評価 • 特徴量の組み合せ別に平均カリブレーション評価 • 連続変数が特徴量だと計算できない •

    グループごとに件数がばらばら • 一部の重要な特徴量だけで分割することも [15] • 完全カリブレーション • モデルの予測値 ˆ pi の期待値が本当の確率 pi と一致 pi =Eg(xi), i = 1, · · · , N • πi はデータに表れないため計算できない 33
  38. 完全カリブレーション評価の難しさ • πi を乱数で生成した疑似データによる実験 • 本来できない確率の答え合わせができる • 完全カリブレーションの評価が可能 Logistic RF

    XGB LGB 1 2 3 4 rank train Truth ACC -RIG AUC Logistic RF XGB LGB test 図 11: 完全カリブレーションの達成順位 (赤色が正解) 34
  39. 確率推定をしたいときは • どれを必要としているか考える • 平均的カリブレーション • 従来の方法でも概ね達成できる • RIG や

    AUC でも評価できる • 中程度カリブレーション • カリブレーションプロットの確認 • 較正 (recalibration) • platt scaling, isotonic 回帰, ベイズビニング, 他 • 完全カリブレーション • データに当てはめるだけでは検証不可能 35
  40. まとめ • 機械学習の分類問題は実は 3 種類ある • 的中‧判別‧確率 • 従来の機械学習は的中または判別に注目 •

    確率はあまり考慮されていない • 確率推定の評価基準もまた複数ある • 正解データが存在しないため • 何を目標にモデルを作るか考える • 従来方法でも平均的カリブレーションは達成可能 • NE または RIG で評価すると良い • 従来方法では中程度の保証なし • カリブレーションプロット等で確認が必要 • (再) 較正と呼ばれる調整方法が提案されている 36
  41. 参考文献

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