Estimation de la probabilité d événements rares par méthodes de krigeage pour des fonctions boîtes noires coûteuses

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1 Estimation de la probabilité d événements rares par méthodes de krigeage pour des fonctions boîtes noires coûteuses Yves AUFFRAY 1, Pierre BARBILLON 2, Jean-Michel MARIN 3 Université Paris-Sud 11 Projet SELECT (Inria Saclay -île-de-france) pierre.barbillon@math.u-psud.fr 1 Dassault Aviation, Université Paris-sud 11 2 Université Paris-Sud 11, INRIA Saclay 3 Université Montpellier 2

2 Problématique Soient X une variable aléatoire à valeurs dans E R d de loi connue, simulable g sa densité par rapport à la mesure de Lebesgue, f : E R d R + une fonction boîte noire coûteuse, R = {x E R d : f (x) ρ} où ρ > 0 est fixé. {X R} est un événement redouté et rare. Objectif : Borner supérieurement t ρ = P(X R) = P(f (X) < ρ) avec un bon niveau de confiance. Compte tenu de son coût d évaluation, on dispose d un budget maximal de N appels à f.

3 Limite de l estimateur de Monte-Carlo Pour un N-échantillon (X 1,..., X N ) de copies de X, l estimateur de Monte-Carlo est NX ˆt ρ MC = 1/N I R (X i ). i=1 E(ˆt MC ρ ) = P(X R) = t ρ, Var(ˆt ρ MC ) = 1 tρ(1 tρ). N Si t ρ << 1/N, ˆt ρ MC sera nul, très probablement et l intervalle de confiance associé à l estimateur, de forme [0, t ρ + ] pourra ne pas être assez précis. Exemple : si t ρ = et N = 100, ˆt MC ρ = 0 avec probabilité (1 t ρ) N = 0.95, le cas échéant, l intervalle de confiance à 99% est [0; 1 (1/100) 1/N ] = [0; 0.045].

4 Plan 1 2 3

5 Plan 1 2 3

6 Modèle La fonction f est considérée comme la réalisation d un processus gaussien (Y x) x E : px Y x = β i h i (x) + Z (x) = H(x) T β + Z (x), avec i=1 h i des fonctions de régression choisies, β i des paramètres réels, Z un processus gaussien centré caractérisé par sa fonction de covariance cov(z (x), Z (x )) = σ 2 K (x, x ) où K est un noyau symétrique positif tel que pour tout x, K (x, x) = 1.

7 Loi conditionnelle On dispose des évaluations {y 1 = f (x 1 ),..., y n = f (x n)} aux points du plan d expérience fixé D = {x 1,..., x n} E n. Processus a posteriori On note (Y D x ) x E le processus gaussien correspondant au processus gaussien a priori (Y x) x E conditionné à l observation de y x1,..., y xn. x, E(Y D x ) = ˆf (x; y x1,..., y xn ) = H(x) T β + Σ T xdσ 1 DD (Y D H D β), x, x, cov(y D x, Y D x ) = σ2 `K (x, x ) Σ T xdσ 1 DD Σ x D, où H D = (H(x 1 ),... H(x n)) T, (Σ DD ) 1 i,j n = K (x i, x j ) = corr(y xi, Y xj ) 1 i,j n et Σ xd = (corr(y x1, Y x)) T 1 i n. Remarque x, cov(y D x, Y D x ) = MSE(x)

8 Validation Jones et al. (1998) proposent une méthode de validation croisée loo afin de valider le modèle réduit. On note ˆf i l approximation de f par krigeage construite sur {x 1,..., x i 1, x i+1,..., x n} et s i (.) = p MSE i (.) la fonction racine carrée des erreurs quadratiques de prédiction correspondante. On vérifie pour tout 1 i n, f (x i ) ˆf i(xi ) s i (x i ) [ 3, 3].

9 Plan 1 2 3

10 Paradigme bayésien On souhaite effectuer une estimation ensembliste de Z t ρ = P X (f (X) < ρ) = I {f (x)<ρ} g(x)dx = P ω ({ω f (X(ω)) < ρ}). R d Le processus (Y x) x E est une loi a priori pour f ( ). On suppose que le processus (Y x) x E est indépendant de X. On considère ainsi que ((Y x) x E, X) est une application mesurable de (Ω Γ, A B, P ω P γ) sur (F E, F B E, P Yx P X ). Dans ce cadre bayésien, t ρ est une variable aléatoire : t ρ = P X (Y X < ρ). Objectif : construire un intervalle de crédibilité sur t ρ. On cherche la valeur 0 < a < 1 fixée telle que la probabilité que t ρ < a soit égale à 1 α (avec α petit).

11 Estimateur L estimation bayésienne de t ρ associée à la fonction de perte quadratique est donnée par la moyenne de la loi a posteriori de t ρ : E (Yx) x E (t ρ y x1,..., y xn ) = E (Yx) x E (P X (Y X < ρ) y x1,..., y xn ) = E (Yx) x E (E X (I YX <ρ) y x1,..., y xn ) = E X `E(Yx) x E (I YX <ρ y x1,..., y xn ) = E X E (Y D x ) x E I Y D X <ρ = E X P YX D < ρ = E X Φ ρ ˆf!! (X; y x1,..., y xn ) p, MSE(X) où Φ est le fonction de répartition de la loi normale centrée réduite.

12 Calcul de l estimateur Une intégration numérique sur la variable X est possible par une méthode de Monte-Carlo. Il n est pas nécessaire d appeler la fonction f. Remarque D après l inégalité Markov, nous avons P (t ρ < a y x1,..., y xn ) 1 E (Yx) x E (t ρ y x1,..., y xn ) a. Ainsi avec une probabilité supérieure à 1 α, nous avons t ρ < E (Yx) x E (t ρ y x1,..., y xn ) α.

13 Réalisations de t ρ Nous pouvons simuler des réalisations de t ρ suivant sa loi a posteriori. Nous utilisons ces trois étapes pour obtenir une réalisation de t ρ = P X (Y X < ρ) : 1 Simulation de points du champ gaussien Y. D : (y xi ) 1 i ñ est simulé suivant la loi du processus a posteriori Y. D où les points x 1,..., x n forment une grille dans E. 2 Reconstruction du champ gaussien : Grâce à une méthode de krigeage, nous interpolons les points (y xi ) 1 i ñ (y xi ) 1 i n c est à dire les réalisations du processus a posteriori et les évalutions de la fonction f. Nous considérons que cette interpolation est la réalisation du processus Y. D sur E. 3 Intégration numérique : Nous pouvons alors calculer t ρ pour cette trajectoire grâce à une méthode de Monte-Carlo massive sur X.

14 Essai sur une fonction jouet On utilise la fonction f : [ 10, 10] 2 R + suivante : f (x 1, x 2 ) = sin(x 1) sin(x 2 + 2) + 2; x 1 x On veut estimer la probabilité t ρ = P(f (X) < ρ) pour ρ = Par Monte-Carlo intensif, on obtient t ρ = P(f (X) < ρ) =

15 Exemple n = Moyenne estimée : avec 10 5 copies de X. 2 ñ = 50, 10 4 trajectoires simulées, 10 5 copies de X simulées. Moyenne estimée : , Variance estimée : , Quantile à 99% : L estimateur de Monte-Carlo proposait au mieux l intervalle de confiance [0; 0.045].

16 Exemple n = 20 1 Moyenne estimée : avec 10 5 copies de X. 2 ñ = 144, 10 4 trajectoires simulées, 10 5 copies de X simulées. Moyenne estimée : , Variance estimée : , Quantile à 99% : L estimateur de Monte-Carlo proposait au mieux l intervalle de confiance [0; 0.21].

17 Plan 1 2 3

18 f est une fonction déterministe. t ρ = P X (X R) = P X (f (X) < ρ) n est plus considérée comme une variable aléatoire.

19 Principe On propose une méthode d échantillonnage préférentiel (Kahn and Marshall, 1953). Cela consiste : à considérer la loi de probabilité sur R d définie par le biais d une densité instrumentale h produire un N échantillon (Z 1,..., Z N ) selon cette loi à proposer l estimateur : ˆt IS ρ = La densité instrumentale idéale serait NX i=1 I R (Z i ) g(z i) h(z i ). x I R (x)g(x)p X (X R) 1, puisqu elle permettrait d obtenir un estimateur de variance nulle. Elle est évidemment inaccessible car elle dépend de P X (X R) inconnue.

20 Echantillonnage préférentiel grâce au modèle réduit Modèle réduit construit sur N/2 points : ˆf. On note b R = {x : ˆf (x) < ρ + 3 p MSE(x)}. P X (X b R) est calculée grâce à un Monte-Carlo intensif. On propose d utiliser la distribution instrumentale h : x 1I br (x)g(x)p X (X b R) 1. Si (Z 1,..., Z N/2 ) est un N/2-échantillon simulé suivant h, ˆt IS ρ = 2 N/2 X I R (Z i ) g(z i) N h(z i ) = 2P X(X R) b N/2 X I R (Z i ). N i=1 i=1

21 Propriétés de l estimateur E X (ˆt IS ρ ) = P X (X b R R) Var X (ˆt IS ρ ) = 2 N P X(X b R R)(P X (X b R) P X (X b R R)) Notre estimateur souffre d un biais négatif biais = P X (X R b R) P X (X R) = P X (X R X b R C ). Inégalité de concentration Avec probabilité 1 δ t ρ b δ,n (ˆt IS ρ ) biais. (1) Il faut contrôler le biais!

22 Contrôle du biais f est considérée comme une réalisation du processus gaussien Y. pour un ω 0 donné, dont on a obversé les valeurs y 1,..., y N/2 prises en des points x 1..., x N/2. Ainsi x, f (x) = Y x(ω 0 ) = Y D x (ω 0 ). On définit la variable aléatoire B : (ω, A) (R, B(R)) B = P X X R YX D < ˆf (X) 3 p MSE(X) = E X I X R I Y D. X <ˆf (X) 3 MSE(X) A une réalisation du processus Y D. est associée une réalisation de B.

23 On obtient l espérance : E (Y D x ) x E (B) = 0.23%t ρ. Par l inégalité de Markov, B étant presque sûrement positive ou nulle, on a P (Y D x ) x E (B 1/2t ρ) 0.23%tρ 1/2t ρ = 0.46%.

24 On rappelle que R est défini ainsi R = {x : f (x) < ρ} = {x : Yx D (ω 0 ) < ρ}. On a alors l inégalité, P X X R ρ < ˆf (X) 3 p MSE(X) P X X R f (X) < ˆf (X) 3 p MSE(X) P X X R X R bc P X X R YX D (ω 0) < ˆf (X) 3 p MSE(X) P X X R X b R C B(ω 0 ). Avec probabilité 99.54%, ω 0 {ω : B(ω) 1/2t ρ}, donc on a Avec une confiance de 99.54%, biais = P X X R X b R C 1/2P X (X R).

25 Conclusion Par conséquent, il y a deux niveaux de confiance 1 Avec probabilité 99.54%, biais 1/2P X (X R) = 1/2t ρ, 2 le cas échéant, avec probabilité 1 δ, d après l inégalité (1), t ρ b δ,n (ˆt IS ρ ) biais b δ,n (ˆt IS ρ ) + 1/2t ρ t ρ 2b δ,n (ˆt IS ρ ).

26 100 estimations 50 points pour construire le modèle réduit, 50 points pour l estimateurs ˆt IS ρ. En rouge le domaine R, En bleu le domaine R. b En rouge la probabilité t ρ = P X (X R), En bleu les estimations ˆt ρ IS En cyan, les bornes supérieures.

27 Conclusion On a présenté 2 méthodes pour estimer la probabilité d un événement rare : 1 Estimation bayésienne : Une seule série d appels à f ; Richesse donnée par la loi a posteriori ; Résulats intéressants avec peu de points tant que le modèle a priori est validé ; Simulation coûteuse de processus en grande dimension ; 2 : Simulation de l échantillon simple (possible en dimension plus grande) ; Deux niveaux de confiance ; Deux séries d appels à f ;

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