ベイズ推論によるデータ解析とは

従来手法では難しい課題をベイズ推論で解決

近年、ベイズ推論によりデータ解析を行う手法が注目されています。
ベイズ推論は、データの生成過程を確率的にモデリングし、得られたデータのもとで生成モデルに含まれる情報を確率分布として計算する統計的手法です。ベイズ推論によるデータ解析アルゴリズムは、高い精度と解釈性を備えています。
迷惑メールのフィルタリングに利用されているとか、機械学習との相性がよいといった話はよく耳にする機会がありますが、スペクトル解析などの科学技術分野でも活用される例が目立ってきました。
特に、従来手法では解くことが難しい問題に対処する新しいツールとして、ベイズ推論によるデータ解析は強い力を発揮します。
では、いったいベイズ推論を使うことで何ができ、強みはどのようなことなのでしょうか。

1.　ベイズ推論の強み

ベイズ推論を使って解析を行うことの強みはさまざまありますが、特に大きなメリットとなるものは、以下の3つです。

S/Nの悪いデータや欠損データの解析ができる

最小二乗法などのアルゴリズムでは解析することが困難な、大きなノイズを伴ったデータや欠損のあるデータに対して、ベイズ推論を用いた解析が有効です。
以下のグラフをご覧ください。このようにS/Nが悪いデータや欠損があるデータがあります。果たして解析できるでしょうか。特に、2つ目のデータではグラフの右端のほんのわずかな部分しか測定データがありません。
最小二乗法などの従来手法のアルゴリズムでは、このように大きなノイズを伴ったデータや欠損のあるデータに対して対処することは困難です。こうした場合、ベイズ推論を用いた解析が有効です。