Apprentissage supervisé à partir de séquences

Présentation au sujet: "Apprentissage supervisé à partir de séquences"— Transcription de la présentation:

1 Apprentissage supervisé à partir de séquences
DEA Génomique et Informatique année

2 Apprentissage par induction
Apprentissage d'un concept C à partir d'exemples (instances) appartenant au concept Choix de la description des exemples ? Choix de la description des hypothèses ? Apprentissage réussi ? H  C hypothèse x1, …,xn échantillon d’apprentissage X Apprentissage

3 Échantillon d’apprentissage
Exemple 1 Apprentissage de l’arbre de décision « sortie en mer » Apprentissage Échantillon d’apprentissage Arbre de décision météo = tempête météo Skipper Décision calme amateur mer tempête amateur terre agitée expérimenté mer tempête expérimenté terre agitée amateur terre Non Oui skipper = amateur terre Non Oui mer météo = agitée Non Oui mer terre

4 Apprentissage de classifications
Concept = fonction de classification c Objets à classer O = {o1,o2,…}, Langage de description D = {d1,d2,…} Ensemble de classes [1,C] Classification c : O  [1,C] ( O  [1,C]) Exemples = <description, classe> d c h Apprentissage x1 , … , xn <d1,c1> <dn,cn> h  c

5 Remarques Apprentissage « supervisé » : on connaît le nombre de classes et la classe des exemples ( clustering, cf. cours I.C. Lerman) Cas C = 2 (classes = [1,2]) : discrimination d’objets appartenant à la classe 1 / ceux qui n’y appartiennent pas ( dans classe 2).  Apprentissage d’un concept à partir d’exemples et de contre-exemples. On notera  = {+,-} « exemples positifs, exemples négatifs »

6 Description des objets
Ensemble d'attributs d = (a1, …, an) dans R (apprentissage numérique) discrets (apprentissage symbolique) booléens Séquence sur un alphabet, etc... Mixtes Devrait permettre discrimination des exemples c(o1)  c(o2)  d(o1)  d(o2) mais aussi un apprentissage "efficace"

7 Description des hypothèses
Choix du type de fonctions considéré  Espace d'hypothèse Espace d'hypothèse grand Favorise existence de h=c Plus difficile à explorer pour trouver la (meilleure) solution

8 Espaces de description
H + - - + - - h - + - + + - - - Espace de représentation Espace d’hypothèses Programme d'apprentissage cherche la "meilleure" solution dans l'espace d'hypothèses par rapport à l'échantillon d'apprentissage

9 Erreurs de classification
Erreur de classification de h pour d : E(d) = P(c(o)  h(d) / d(o) = d) Erreur de classification de h (à minimiser) E(h) = d  D E(d) P(d(o) = d) Taux d’erreur apparent (sur l’échantillon) Eapp (h) = err / n n : nombre d’exemples err : nombre d’erreurs de classification par H sur les exemples E(h) = lim n Eapp(h)

10 Bien classer et bien prédire
Minimisation Eapp  Sur-spécialisation / X Exple : Apprentissage par cœur, Eapp = 0 Apprentissage ou mémorisation ? Pouvoir prédictif ?!? But : au moins une meilleure prédiction que la Règle de la classification majoritaire

11 Critère de simplicité Rasoir d’Occam : Favoriser les hypothèses les plus simples Minimum Description Length (MDL) hMDL = argmin hH L1(h)+L2(X/h) (Minimiser longueur du codage de h et de ses exceptions)

12 Evaluation par ensemble de test
Ne pas utiliser les mêmes exemples pour apprendre et pour évaluer la qualité du résultat ! Échantillon fourni divisé en échantillon d’apprentissage et échantillon de test (Rapports usuels : 1/2,1/2 ou 2/3,1/3) Validation croisée partition de X en p sous-ensembles p apprentissages sur p-1 sous-ensembles, test sur le sous-ensemble restant Bootstrap Tirage avec remise de n exemples : ensemble d’apprentissage Test sur X

13 Apprentissage d’arbre de décision

14 Inférence grammaticale

15 Apprentissage de modèles probabilistes

16 Exemple 2 Apprendre concept « gens aisés » (revenu > moyenne)
Objets à classer O : population française Description D : {répondeur, répondeur} Classes : {aisé, aisé} Echantillon représentatif 40% pop. est aisée 80% pop aisée a un répondeur, sinon seulement 45%

17 Règles de classification
Majoritaire o, hmaj (o) = aisé Maximum de vraisemblance choix de la classe pour laquelle la description est la plus probable argmax k[1,C] P(d/k) hmaxv (répondeur) = aisé ; hmaxv (répondeur) = aisé Pb : classification en {Télécom, Médecin, Ouvrier} avec P(répondeur/Télécom) = 1  hmaxv (répondeur) = Télécom

18 Règles de classification
Bayes classe de probabilité maximale pour la description argmax k[1,C] P(k/d) = argmax k[1,C] P(d/k)  P(k) Rappel formule de Bayes P(k/d) = P(répondeur/aisé)  P(aisé) = 0,80,4 = 0,32 P(répondeur/aisé)  P(aisé) = 0,450,6 = 0,27 P(répondeur/aisé)  P(aisé) = 0,20,4 = 0,08 P(répondeur/aisé)  P(aisé) = 0,550,6 = 0,33 Nécessite connaissance de P(d/k) et P(k) !... P(d/k) P(k) P(d) indépendant de k hBayes (répondeur) = aisé hBayes (répondeur) = aisé

19 Propriétés du classificateur de Bayes
CBayes(d) = argmax k[1,C] P(k/d) = argmax k[1,C] P(d/k)  P(k) Si E(CBayes) = 0 alors c(o1)  c(o2)  d(o1)  d(o2) (problème déterministe) Classification d’erreur minimale h, E(CBayes)  E(h)  E(Majoritaire) Mais nécessite connaissance de P(d/k) et P(k) !

20 Classificateur naïf de Bayes
Approximation de P(d/k) et P(k) inconnus si D = A1  A2  ...  Am CBayes(d) = argmax k[1,C] P(<a1, ... , am>/k)  P(k) si valeurs des attributs indépendantes sachant k (!) P(<a1, ... , am>/k) = i[1,m] P(di/k) alors en notant P(di/k) l'estimation de P(di/k) (proportion d'objets de classe k, ayant comme ième attribut di) Hypothèses « fausses », mais bons résultats en pratique... ^ CNaiveBayes(d) = argmax k[1,C] i[1,m] P(di/k)  P(k) ^

21 Apprentissage de HMM