베이지안 모형 비교

rstanarm으로 배우는 Bayesian 회귀 모델링

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

loo 패키지

LOO = leave-one-out
- 근사 교차검증
- ?loo-package
- 모형 비교에 loo 사용

단일 모형에 loo 적용

library(rstanarm)
library(loo)
stan_model <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq, data = kidiq)

loo(stan_model)

Computed from 4000 by 434 log-likelihood matrix

         Estimate   SE
elpd_loo  -1878.5 14.5
p_loo         2.9  0.3
looic      3757.1 29.0
 ------
Monte Carlo SE of elpd_loo is 0.0.

All Pareto k estimates are good (k < 0.5).
See help('pareto-k-diagnostic') for details.

loo로 모형 비교

model_1pred <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq, data = kidiq)
model_2pred <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq * mom_hs, data = kidiq)

loo_1pred <- loo(model_1pred)
loo_2pred <- loo(model_2pred)

compare(loo_1pred, loo_2pred)

elpd_diff        se 
      6.1       3.9

loo로 모형 비교

compare(loo_1pred, loo_2pred)

elpd_diff        se 
      6.1       3.9

양수 = 두 번째 모형 선호
음수 = 첫 번째 모형 선호
유의한 차이인가?
- 표준 오차 대비 차이의 절대값

연습해 봅시다!

rstanarm으로 배우는 Bayesian 회귀 모델링