变分贝叶斯框架中的分类问题

如何解决变分贝叶斯框架中的分类问题

我正在尝试使用贝叶斯方法解决分类模型。特别是我使用以下工作作为参考：Modeling Analysts’ Recommendations via Bayesian Machine Learning

监督学习问题包括分析师在给定时间段内对大量股票的推荐数据集。每一行代表给定日期的给定股票，而每一列（我们称之为特征）代表给定的经纪人。该表填充了给定日期内给定股票的经纪人推荐，分为 4 个类别：

0 如果推荐缺失
1 个保留
2 出售
3 买

数据集还包含一个由 3 个类组成的标签向量：

0 如果接下来 2 个月的股票回报率低于 5%
2 如果股票在接下来的 2 个月内回报率高于 5%
1 否则

由于数据集的大部分 99% 由缺失数据（零）组成，因此该分类问题适用于贝叶斯方法。

让我们重现数据的简化版本：

import pandas as pd
import numpy as np
index = pd.Index(range(100))
columns = ['B1','B2','B3','B4','B5']
recommendations = pd.DataFrame(np.random.randint(0,4,size=(len(index),len(columns))),index=index,columns=columns)
label = pd.DataFrame(np.random.randint(0,3,1)),columns=['label'])
df = recommendations.join(label)
df

     B1  B2  B3  B4  B5  label
0    0   0   2   1   3      0
1    3   2   0   2   2      2
2    1   3   3   3   3      2
3    0   1   3   3   2      1
4    1   1   1   0   0      0
..  ..  ..  ..  ..  ..    ...
95   3   2   0   2   3      1
96   2   0   2   0   1      2
97   3   0   3   1   0      0
98   1   2   3   0   3      0
99   3   2   1   0   0      1

我们假设行和列之间都是独立的。概率设置如下：我们假设标签概率为 k={k0,k1,k2} 并且具有参数 V=( v0、v1、v2）。对于每个经纪人，我们有 4 个不同的概率以 3 个标签类别为条件：Bk|T=t,t=0,1,2,Pr(Bk|T=t)=Pi_tk（对于每个经纪人，以我们拥有的每个事实为条件4 个概率）并假设每个 Bk 是一个四维狄利克雷分布，参数为 {a0,a1,a2,a3}。在我们的简化框架中，我们有 5(broker)x4(classes Recommendation)x3(classes label)=60 个参数。我们将模型的所有参数设置为 1。

现在，我想将数据库分成一个训练集，我观察特征和标签，以及一个测试集，我观察经纪人推荐，我想对标签类别进行预测。

train = df[df.index < 70]
test = df[df.index >=70]

我正在努力执行的任务是使用库 bayespy 为该框架构建合适的模型。我们可以将问题表示如下：

其中 A0 包含经纪人预测的狄利克雷分布的所有 3x5 四维超参数，V 是标签类别的狄利克雷分布的三维超参数，Pi 是经纪人推荐的 3x5 4D-狄利克雷随机变量,K 是标签类别的 3D-Dirichlet 随机变量，T=t_j 是在 Trining 期间观察到的分类标签类别，但必须在测试期间推断出来，B_kj 是在 Trining 和测试期间观察到的分类经纪人推荐。

我构建了以下模型：

import numpy as np
from bayespy import nodes
from bayespy.nodes import Mixture,Categorical

K = nodes.Dirichlet(np.ones(3),name='K')
T = nodes.Categorical(K,plates=(len(train),))

Pi = nodes.Dirichlet(np.ones(4),plates=(3,5),name='Pi') # four classes,one rv for each of the 3 truth,5 brokers

B = Mixture(T,Categorical,Pi)

但在这里我得到了错误：

不会自动从 CategoricalMoments 转换为具有不同类别数量的 CategoricalMoments

我会继续如下：

from bayespy.inference import VB
Q = VB(T,K,B,Pi)

Pi.initialize_from_prior()
K.initialize_from_prior()

B.observe(train[train.columns[:-1]])
T.observe(train.label)

Q.update(repeat=1000)

我知道我在构建模型时做错了，但经过多次试验后，我无法达到合适的设置。而且，我在网上搜索了一些关于分类混合模型构建的例子，但我没有找到类似的东西。

任何帮助将不胜感激。

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