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Title: Le maximum de vraisemblance Slug: maximum-de-vraissemblance Date: 2018-06-05 22:48:39 Modified: 2018-06-06 23:48:33 Tags: statistique,python Category: informatique Author: Sacha Schutz

Je continue ma lancée avec ce billet traitant d'un sujet important aussi bien en statistique qu'en intelligence artificielle: Le maximum de vraisemblance. Je rappelle que je ne suis ni statisticien ni mathématicien et que j'essaie d'expliquer ces concepts avec un simple regard naïf de programmeur. (C'est à dire sans formule de math ;D).
Le maximum de vraisemblance est une méthode statistique permettant de trouver les paramètres d'un modèle de probabilité les plus "vraisemblables" pour expliquer des données observées. On peut comparer cela avec une régression linéaire où l'objectif est d'identifier les paramètres a et b de l'équation y = ax+b. Dans la suite de ce billet, ce ne sera pas les paramètres d'une droite, mais les paramètres d'une loi normale que nous essayerons de déterminer.

Nos données observées

Imaginons une série de valeurs, disons l'âge de 1000 étudiants pris au hasard dans une fac. En traçant l'histogramme de ces données, nous obtenons :

data  = np.random.normal(24, MYSTERE ,1000)
distribution des âges suivant une loi normale. Les données ont été générées avec np.random.normal. Le paramètre MYSTERE a volontairement été caché

On peut voir ici que la distribution des valeurs suit approximativement une loi normale avec une moyenne aux alentours de 24 et un écart-type difficile à évaluer au premier coup d'œil. Ce dernier est le paramètre MYSTERE que nous allons découvrir en cherchant l'équation de la loi normale qui s'ajuste au mieux aux données.

La fonction de la loi normale

La loi normale a une fonction de densité de probabilité p paramétrée par mu et sigma définissant respectivement le centre de la courbe (l'espérance) et sa largeur (la variance).

fonction définissant une loi normale

En python cette fonction est implémentée dans la librairie scipy. Pour tracer cette fonction, il suffit de faire :

import scipy 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def loi_normale(x,mu = 0 ,sigma = 1):
    return scipy.stats.norm.pdf(x,loc = mu, scale=sigma)

x = np.arange(-10,10,0.1)
y = loi_normale(x)
plt.plot(x,y)
Différentes lois normales d'espérance mu=0 et de variance sigma=2,3,4 et 5

En faisant varier mu et sigma, vous verrez différentes formes de cloche. Le but est donc de trouver quelles sont les meilleures valeurs de ces deux paramètres pouvant expliquer la distribution de nos données.

Calcul de la vraisemblance

Pour faire simple, nous allons uniquement évaluer le paramètre sigma et fixer mu à 24. Pour cela, on va d'abord attribuer à chaque valeur possible de sigma un indicateur appelé vraisemblance que l'on note L(sigma). Cette indicateur est la probabilité d'obtenir notre distribution des âges sous le paramètre sigma. Il s'obtient en faisant le produit de la fonction p(x) pour toute valeur x provenant de nos données observées.

L(sigma) = p(x1) * p(x2) * p(x3) * .... 

Son implémentation en python est la suivante :

def vraisemblance(data, sigma):
    L = []
    for x in data:
        y =  loi_normale(x,mu = 24, sigma = sigma)
        L.append(y)
    return np.prod(L)  

On préfère cependant utiliser le log pour remplacer les multiplications par des additions.

def log_vraissemblance(data, sigma):
    L = []
    for x in data:
        y =  loi_normale(x,mu = 24, sigma = sigma)
        L.append(np.log(y))
    return np.sum(L)  

Le maximum de vraisemblance

En réfléchissant 2 minutes, vous comprendrez tout de suite que la valeur idéale de sigma est celle qui va maximiser la vraisemblance.
On peut tout de suite confirmer cette intuition en testant différentes valeurs de sigma et identifier celle dont la vraisemblance est maximale.

x = np.arange(1,5,0.1)
y = []
for sigma in x:
    y.append(log_vraissemblance(data,sigma))

plt.plot(x,y)
Vraisemblance en fonction de sigma

En recherchant la valeur de sigma qui donne la plus grande vraisemblance, on trouve sigma ~ 2,1

import pandas as pd
df=  pd.DataFrame({"x":x,"y":y})
# Liste des valeur x et y
# 1.0 -3110.531663
# 1.1 -2825.482705
# 1.2 -2623.199764
# 1.3 -2478.103466
# 1.4 -2373.570530
# 1.5 -2298.445032
# 1.6 -2245.033229
# 1.7 -2207.903507
# 1.8 -2183.142831
# 1.9 -2167.881929
# 2.0 -2159.983996
# 2.1 -2157.835771  <=
# 2.2 -2160.204391
# 2.3 -2166.137473
# 2.4 -2174.892189
# 2.5 -2185.884166

# Ou plus simplement avec idxmax
df.iloc[df["y"].idxmax()]
#x       2.1
#y   -2157.835771

On peut alors traçer sur la distribution des âges, une fonction normale d'esperance mu=24 et de variance prédis sigma=2.1. Vous constaterez alors que la courbe en cloche s'ajuste parfaitement aux données. Et voilà !

Modèle ajusté à nos données

Conclusion

L'utilisation dans ce billet d'un algorithme itératif, pour trouver sigma, n'a qu'un but pédagogique. En réalité, pour une loi normale, le maximum de vraisemblance se calcule de manière analytique. C'est à dire avec une formule mathématique. (Il suffit de calculer le point ou la dérivé de L(sigma) s'annule.) Vous trouverez une démonstration ici pour la loi normale et la loi exponentielle. En revanche pour des lois plus complexes, on peut être amené à utiliser l'algorithme d'espérance-maximisation qui permet par exemple d'extraire deux lois normales à partir d'un jeu de données mélangées. J'y reviendrai… Quand j'aurais bien compris !

Merci à @andré pour la relecture !