複雑怪奇な関数も学習できるディリクレ過程回帰モデルを紹介します

# はじめに

こんにちは、事業会社で働いているデータサイエンティストです。

https://ainow.ai/dx-magazine/?article=article-988

本記事では、ディリクレ過程回帰モデルという、柔軟に独立変数（共変量、特徴量）と従属変数（結果変数）の関係性をモデリングする手法を紹介します。詳細はHannah, Blei and Powell（2011）を参照してください。

さて、ディリクレ過程回帰はノンパラメトリックベイズの一種なんですが、柔軟に独立変数と従属変数をモデリングする手法でいうとガウス過程で良いのでは？という疑問もあるかもしれません。

https://qiita.com/Gotoubun_taiwan/items/aa691e6bc2b0d553f1f5

勉強不足の状態での個人的な意見になりますが、ガウス過程には二つの大きな課題があります：

- 独立変数と従属変数の関係を記憶する巨大な共分散行列の逆行列を求める必要があり、そもそもあまりスケールしません
- 曲線の当てはめに置き換えられるタスク以外で活用しにくい

一つ目の問題はEC2で強力なインスタンスを立ててそこで計算すればある程度解決できるが、本質的な計算量問題は避けられません。なので、個人的には計算量が限られる「時間と従属変数の関係」（10年分の日次データでも4000件に行かない）をモデリングする時しか使いません。

では、この重いガウス過程に代わる手法、ディリクレ過程回帰モデルの説明に入りますー

# モデルの考え方の説明

ディリクレ過程回帰モデルの考えはとてもシンプルです。

要するに、似たような独立変数の値を取る観測値同士に焦点を絞ると、独立変数と従属変数の関係は線形モデルで記述できるという発想です。円形でも、ある点の近くをめっちゃくちゃ拡大すれば、ほぼ直線に見えるということです。概念的には微分に近いです。

この観測値の近傍の点から情報を取るのは重要な考えで、実はランダムフォレストも裏で同じことをしていることが知られています（Lin and Joen 2006）。

「近傍」をどう定義すればいいかに関して、ディリクレ過程回帰は、これをディリクレ過程によるクラスタリングで表現します。独立変数の値が同じクラスターに分類された観測値グループごと単純な線形モデルを作るということです。

次は実際この考えを確率モデルで記述します。

# モデル定式化

まずは確率モデルを書きたいので、詳細の説明は下の方で行います。

- 全体のディリクレ過程

$$d\\_alpha\sim Gamma(0.1, 0.1)$$

$$z\sim Stick\space Breaking(d\\_alpha)$$

- 全クラスター共通のパラメーター

$$sigma_{y} \sim Gamma(0.1, 0.1)$$

- 全てのクラスターkについて

$$sigma_{x_{k}}\sim Gamma(0.1, 0.1)$$
$$sigma_{intercept_{k}}\sim Gamma(0.1, 0.1)$$
$$sigma_{beta_{k}}\sim Gamma(0.1, 0.1)$$
$$X_{latent_{k}}\sim Normal(0, 1)$$
$$intercept_{k}\sim Normal(0, 1/sigma_{intercept_{k}})$$
$$beta_{k}\sim Normal(0, 1/sigma_{beta_{k}})$$

- 観測値nについて

$$\eta_{n} \sim Categorical(z)$$
$$X_{n} \sim Normal(X_{latent_{\eta_{n}}}, 1/sigma_{x_{\eta_{n}}})$$
$$Y_{n} \sim Normal(intercept_{\eta_{n}} + X_{n} * beta_{\eta_{n}}, 1/sigma_{y})$$

$X_{latent_{k}}$が要するにk番目のクラスターのXの平均だと理解しても問題ないです。

切片（intercept）と傾き（beta）は所属クラスターによって異なる値を取ります。

ここで強調しておきたいのは、Stanは離散確率変数に従うパラメーターに対応していないので、$\eta_{n}$は計算時に積分除去され、事後分布を計算する時に再現されます。

$\eta$を再現する方法はこちらの記事を参照してください：

https://qiita.com/Gotoubun_taiwan/items/d450c05ffe7f7f818e99

# モデル実装

下記のStanのコードでモデルを実装できます。

予測の部分は、$\eta$の事後分布で各クラスターのパラメータ（interceptとbeta）の加重平均を取ることで行います。

```c++:dirichlet_regression.stan
data {
  int P;
  int N;
  int N_full;

  array[N] real x;
  array[N] real y;

  array[N_full] real x_full;
}
parameters {
  real<lower=0> d_alpha;                                       // ディリクレ過程の全体のパラメータ
  vector<lower=0, upper=1>[P - 1] breaks;  // ディリクレ過程のstick-breaking representationのためのパラメータ

  real<lower=0> sigma_y;
  vector<lower=0>[P] sigma_x;
  vector<lower=0>[P] sigma_intercept;
  vector<lower=0>[P] sigma_beta;
  vector[P] x_latent;
  vector[P] intercept;
  vector[P] beta;
}
transformed parameters {
  simplex[P] z; //
  {
    // stick-breaking representationの変換開始
    // https://discourse.mc-stan.org/t/better-way-of-modelling-stick-breaking-process/2530/2 を参考
    z[1] = breaks[1];
    real sum = z[1];
    for (p in 2:(P - 1)) {
      z[p] = (1 - sum) * breaks[p];
      sum += z[p];
    }
    z[P] = 1 - sum;
  }
}
model {
  d_alpha ~ gamma(0.1, 0.1);

  breaks ~ beta(1, d_alpha);

  sigma_y ~ gamma(0.1, 0.1);
  sigma_x ~ gamma(0.1, 0.1);
  sigma_intercept ~ gamma(0.1, 0.1);
  sigma_beta ~ gamma(0.1, 0.1);
  x_latent ~ normal(0, 1);
  intercept ~ normal(0, 1/sigma_intercept);
  beta ~ normal(0, 1/sigma_beta);

  for (i in 1:N){
    // etaの積分除去処理開始
    vector[P] case_vector;
    for (p in 1:P){
      case_vector[p] = log(z[p]) +
                       normal_lupdf(x[i] | x_latent[p], 1/sigma_x[p]) +
                       normal_lupdf(y[i] | intercept[p] + x[i] * beta[p], sigma_y);
    }
    target += log_sum_exp(case_vector);
    // etaの積分除去処理終了
  }
}
generated quantities {
  array[N_full] vector[P] eta;
  array[N_full] real y_predicted;

  for (i in 1:N_full){
    // ベイズ定理でetaの事後分布を計算
    vector[P] case_vector;
    for (p in 1:P){
      case_vector[p] = z[p] * exp(
        normal_lpdf(x_full[i] | x_latent[p], 1/sigma_x[p])
      );
    }
    eta[i] = case_vector./sum(case_vector);
    y_predicted[i] = normal_rng(intercept '* eta[i] + x_full[i] * (beta '* eta[i]), sigma_y);
  }
}

```

# モデル推定

今回ディリクレ過程回帰に学習させるのは、ノイズ入りのsin関数

```R
set.seed(12345)

sin_df <- tibble::tibble(
  x = seq(from = -3, to = 3, length.out = 10000)
) |>
  dplyr::mutate(
    e = rnorm(dplyr::n(), sd = 0.1),
    y = sin(2 * x) + e,
    x_std = (x - mean(x))/sd(x),
    train = dplyr::case_when(
      dplyr::between(x, -2.75, 2.75) ~ "train",
      TRUE ~ "test"
    )
  )
```

```R
plot(sin_df$x, sin_df$y)
```

![sin.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2257087/718d469f-f895-a8e1-a8c3-d9eb433509a3.png)

と「日付データに『２０２４年３月です』（全角）が入っているレコードを見たデータサイエンティストの顔」関数です。

```R
set.seed(12345)

face_df <- tibble::tibble(
  x = seq(from = -3, to = 3, length.out = 10000)
) |>
  dplyr::mutate(
    e = rnorm(dplyr::n(), sd = 0.1),
    y = dplyr::case_when(
      x < -2 ~ -1 * x + e,
      dplyr::between(x, -2, 0) ~ 1 * x + e,
      dplyr::between(x, 0, 2) ~ -1 * x + e,
      TRUE ~ 1 * x + e
    ),
    x_std = (x - mean(x))/sd(x),
    train = dplyr::case_when(
      dplyr::between(x, -2.75, 2.75) ~ "train",
      TRUE ~ "test"
    )
  )
```

```R
plot(face_df$x, face_df$y)
```

![face.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2257087/2a6e8be9-7500-8e1d-7082-3319e3924206.png)

Xが-2.75と2.75の間にあるデータは学習データになり、その他のデータは検証データになります。

ではそれぞれ学習を行いましょう！

まずはsin関数から：

```R
sin_data_list <- list(
  P = 10,
  N = sum(sin_df$train == "train"),
  N_full = nrow(sin_df),

  x = sin_df$x_std[which(sin_df$train == "train")],
  y = sin_df$y[which(sin_df$train == "train")],

  x_full = sin_df$x_std
)

m_dr_sin_init <- cmdstanr::cmdstan_model("dirichlet_regression.stan")
```

```R
> m_dr_sin_estimate <- m_dr_sin_init$variational(
     data = sin_data_list,
     seed = 12345
 )
------------------------------------------------------------ 
EXPERIMENTAL ALGORITHM: 
  This procedure has not been thoroughly tested and may be unstable 
  or buggy. The interface is subject to change. 
------------------------------------------------------------ 
Gradient evaluation took 0.019825 seconds 
1000 transitions using 10 leapfrog steps per transition would take 198.25 seconds. 
Adjust your expectations accordingly! 
Begin eta adaptation. 
Iteration:   1 / 250 [  0%]  (Adaptation) 
Iteration:  50 / 250 [ 20%]  (Adaptation) 
Iteration: 100 / 250 [ 40%]  (Adaptation) 
Iteration: 150 / 250 [ 60%]  (Adaptation) 
Iteration: 200 / 250 [ 80%]  (Adaptation) 
Success! Found best value [eta = 1] earlier than expected. 
Begin stochastic gradient ascent. 
  iter             ELBO   delta_ELBO_mean   delta_ELBO_med   notes  
   100       -12697.946             1.000            1.000 
   200        -8512.918             0.746            1.000 
   300        -7515.912             0.541            0.492 
   400        -7292.848             0.414            0.492 
   500        -6627.024             0.351            0.133 
   600        -6386.739             0.299            0.133 
   700        -6111.456             0.263            0.100 
   800        -6255.478             0.233            0.100 
   900        -6149.604             0.209            0.045 
  1000        -6018.570             0.190            0.045 
  1100        -5888.490             0.092            0.038 
  1200        -5995.123             0.045            0.031 
  1300        -5956.945             0.032            0.023 
  1400        -5803.710             0.032            0.023 
  1500        -5986.975             0.025            0.023 
  1600        -5891.760             0.023            0.022 
  1700        -5966.567             0.019            0.022 
  1800        -5881.724             0.019            0.018 
  1900        -5824.072             0.018            0.018 
  2000        -5757.343             0.017            0.016 
  2100        -5739.553             0.015            0.014 
  2200        -5724.534             0.013            0.013 
  2300        -5745.948             0.013            0.013 
  2400        -5741.875             0.011            0.012 
  2500        -7052.954             0.026            0.012 
  2600        -5952.304             0.043            0.012 
  2700        -5951.875             0.042            0.010   MEDIAN ELBO CONVERGED 
Drawing a sample of size 1000 from the approximate posterior...  
COMPLETED. 
Finished in  65.8 seconds.
```

```R
m_dr_sin_summary <- m_dr_sin_estimate$summary()
```

データ量の割に計算がすぐ終わりました。

次は「日付データに『２０２４年３月です』（全角）が入っているレコードを見たデータサイエンティストの顔」関数です：

```R
face_data_list <- list(
  P = 10,
  N = sum(face_df$train == "train"),
  N_full = nrow(face_df),

  x = face_df$x_std[which(face_df$train == "train")],
  y = face_df$y[which(face_df$train == "train")],

  x_full = face_df$x_std
)

m_dr_face_init <- cmdstanr::cmdstan_model("dirichlet_regression.stan")
```

```R
> m_dr_face_estimate <- m_dr_face_init$variational(
     data = face_data_list,
     seed = 12345
 )
------------------------------------------------------------ 
EXPERIMENTAL ALGORITHM: 
  This procedure has not been thoroughly tested and may be unstable 
  or buggy. The interface is subject to change. 
------------------------------------------------------------ 
Gradient evaluation took 0.018166 seconds 
1000 transitions using 10 leapfrog steps per transition would take 181.66 seconds. 
Adjust your expectations accordingly! 
Begin eta adaptation. 
Iteration:   1 / 250 [  0%]  (Adaptation) 
Iteration:  50 / 250 [ 20%]  (Adaptation) 
Iteration: 100 / 250 [ 40%]  (Adaptation) 
Iteration: 150 / 250 [ 60%]  (Adaptation) 
Iteration: 200 / 250 [ 80%]  (Adaptation) 
Success! Found best value [eta = 1] earlier than expected. 
Begin stochastic gradient ascent. 
  iter             ELBO   delta_ELBO_mean   delta_ELBO_med   notes  
   100        -8368.759             1.000            1.000 
   200        -6729.424             0.622            1.000 
   300        -6456.826             0.429            0.244 
   400        -6023.923             0.339            0.244 
   500        -4901.183             0.317            0.229 
   600        -4274.338             0.289            0.229 
   700        -4308.354             0.249            0.147 
   800        -4328.028             0.218            0.147 
   900        -4127.583             0.199            0.072 
  1000        -4311.312             0.184            0.072 
  1100        -4420.783             0.086            0.049 
  1200        -4261.040             0.066            0.043 
  1300        -4232.376             0.062            0.043 
  1400        -4031.423             0.060            0.043 
  1500        -4084.956             0.038            0.037 
  1600        -4249.070             0.027            0.037 
  1700        -4124.754             0.030            0.037 
  1800        -3983.280             0.033            0.037 
  1900        -4143.387             0.032            0.037 
  2000        -4067.111             0.029            0.036 
  2100        -4348.103             0.033            0.037 
  2200        -4022.054             0.038            0.039 
  2300        -4094.631             0.039            0.039 
  2400        -3938.451             0.038            0.039 
  2500        -7012.500             0.080            0.039 
  2600        -5634.080             0.101            0.040 
  2700        -5163.969             0.107            0.065 
  2800        -3947.173             0.134            0.081 
  2900        -4001.789             0.132            0.081 
  3000        -4029.430             0.131            0.081 
  3100        -4204.663             0.128            0.081 
  3200        -3974.679             0.126            0.058 
  3300        -3933.880             0.125            0.058 
  3400        -3941.040             0.121            0.058 
  3500        -3903.545             0.079            0.042 
  3600        -3932.236             0.055            0.014 
  3700        -3900.196             0.047            0.010 
  3800        -3951.463             0.017            0.010 
  3900        -4522.136             0.028            0.010 
  4000        -3958.931             0.042            0.013 
  4100        -3990.943             0.038            0.010 
  4200        -4059.274             0.034            0.010 
  4300        -3931.462             0.037            0.013 
  4400        -3974.583             0.037            0.013 
  4500        -4115.562             0.040            0.017 
  4600        -3928.744             0.044            0.033 
  4700        -4061.370             0.046            0.033 
  4800        -3861.752             0.050            0.034 
  4900        -3974.026             0.040            0.033 
  5000        -3922.214             0.028            0.033 
  5100        -4187.505             0.033            0.033 
  5200        -3966.241             0.037            0.034 
  5300        -3893.247             0.036            0.034 
  5400        -3937.458             0.036            0.034 
  5500        -4010.419             0.034            0.033 
  5600        -3988.954             0.030            0.028 
  5700        -4042.979             0.028            0.019 
  5800        -4073.357             0.023            0.018 
  5900        -3992.882             0.023            0.018 
  6000        -3894.985             0.024            0.019 
  6100        -3953.532             0.019            0.018 
  6200        -4023.987             0.015            0.018 
  6300        -3929.214             0.016            0.018 
  6400        -3896.314             0.015            0.018 
  6500        -3924.250             0.014            0.015 
  6600       -11042.748             0.078            0.018 
  6700        -3933.619             0.258            0.020 
  6800        -3992.271             0.258            0.020 
  6900        -3991.735             0.256            0.018 
  7000        -3914.531             0.256            0.018 
  7100        -3907.563             0.255            0.018 
  7200        -3881.897             0.253            0.015 
  7300        -3867.825             0.251            0.008   MEDIAN ELBO CONVERGED 
Drawing a sample of size 1000 from the approximate posterior...  
COMPLETED. 
Finished in  132.0 seconds.
```

```R
m_dr_face_summary <- m_dr_face_estimate$summary()
```

「日付データに『２０２４年３月です』（全角）が入っているレコードを見たデータサイエンティストの顔」関数は形が複雑怪奇なため、学習時間が少し長くなったが、こちらも2分ほどで終わりました。

# 可視化

性能を確認するため、まずは可視化しましょう！

```R
g_sin <- m_dr_sin_summary |>
  dplyr::filter(stringr::str_detect(variable, "y_predicted")) |>
  dplyr::bind_cols(
    x = sin_df$x,
    y = sin_df$y,
    train = sin_df$train
  ) |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::geom_point(ggplot2::aes(x = x, y = y, color = train)) +
  ggplot2::geom_line(ggplot2::aes(x = x, y = mean)) +
  ggplot2::geom_ribbon(ggplot2::aes(x = x, ymin = q5, ymax = q95),
                       fill = ggplot2::alpha("blue", 0.3)) + 
  ggplot2::ggtitle("sin関数") + 
  ggplot2::theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")

g_face <- m_dr_face_summary |>
  dplyr::filter(stringr::str_detect(variable, "y_predicted")) |>
  dplyr::bind_cols(
    x = face_df$x,
    y = face_df$y,
    train = face_df$train
  ) |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::geom_point(ggplot2::aes(x = x, y = y, color = train)) +
  ggplot2::geom_line(ggplot2::aes(x = x, y = mean)) +
  ggplot2::geom_ribbon(ggplot2::aes(x = x, ymin = q5, ymax = q95),
                       fill = ggplot2::alpha("blue", 0.3)) + 
  ggplot2::ggtitle("日付データに『２０２４年３月です』（全角）\nが入っているレコードを見たデータサイエンティストの顔") + 
  ggplot2::theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")

```

```R
gridExtra::grid.arrange(g_sin, g_face, nrow = 1)
```

![final_result_dr.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2257087/29a70e32-bcd6-3cdd-b62a-fbdca1e66c7e.png)

感覚的にはよくできていますが、検証データの区間で予測区間と実際のYの値に大きな乖離がありますが、そもそもデータ構造に関する事前知識を与えない状態での外挿はうまく行かないことが多いので、仕方ないです。

次に、特に左側のsin関数に着目していただきたいですが、sin関数の滑らかな曲線をディリクレ過程回帰モデルが直線で表現していることがわかります。クラスター（値が近しいXのグループ）ごとに線形モデルを当てはめるモデルがもたらした結果になります。

最後に、「日付データに『２０２４年３月です』（全角）が入っているレコードを見たデータサイエンティストの顔」関数はXが-2と2になるところの離散的な変化を見た目上きれいに表しているとは言えないですが、Yの値の大きなジャンプは学習できていると思います。

# 結論

いかがでしたか？

このように、ディリクレ過程はデータの複雑な構造を柔軟に学習できます。

次の記事では、ディリクレ過程モデルを因果推論の異質処置効果の推定に応用する手法を提案します。

# 参考文献

Hannah, Lauren A., David M. Blei, and Warren B. Powell. "Dirichlet process mixtures of generalized linear models." Journal of Machine Learning Research 12.6 (2011).

Lin, Yi, and Yongho Jeon. "Random forests and adaptive nearest neighbors." Journal of the American Statistical Association 101.474 (2006): 578-590.