pymc

pymc skill の概要

pymc は、Python でベイズモデリングを行い、確率モデルの構築・推定・診断・比較まで進めるための skill です。単なる点予測ではなく、不確実性をきちんと見積もりたいときに向いています。たとえば、階層回帰、多層分析、時系列、欠損データ、測定誤差、そして LOO や WAIC を使ったモデル比較に適しています。

pymc は何のための skill か

pymc skill は、雑多なデータを「説明責任のあるベイズモデル」に落とし込みたいときに使います。汎用的な Python 解析スクリプトを書くためのものではありません。
「この効果を不確実性つきで推定したい」という曖昧な要望を、実際に動く PyMC モデル、サンプリング計画、検証ワークフローへとつなげるのに役立ちます。

どんな人に向いているか

この pymc skill は、目的変数と説明変数は分かっているものの、モデルの表現をどう組むべきかで迷いやすいデータアナリスト、研究者、ML 実務者に向いています。
特に、事前分布の選び方、サンプラーの不調の切り分け、事後分布の診断結果の読み解きといった、ベイズワークフロー上の判断が必要な場面で力を発揮します。

主な差別化ポイント

単なるプロンプトと比べて pymc が有用なのは、データ準備、モデル定義、サンプリング、チェック、比較までの一連の流れを軸にしているからです。
実務上の利点は、PyMC プロジェクトでつまずきやすい NUTS、事前予測チェック、収束診断まわりの試行錯誤を減らせることです。

pymc skill の使い方

pymc skill をインストールする

skill ファイルに記載されたリポジトリコマンド、または利用中のプラットフォームの skill インストーラを使って、skills ディレクトリに pymc skill をインストールします。
そのうえで scientific-skills/pymc のパスが利用可能になっていることを確認し、最初に SKILL.md を開いてください。そこに、想定されるベイズワークフローと適用範囲が定義されています。

ざっくりした目的を、使えるプロンプトに言い換える

「この dataset を pymc で分析して」のような弱い依頼だと、前提が足りません。
より良いプロンプトでは、必要なモデルの種類、目的変数、ありそうな説明変数、データ量、グルーピング構造、そして分析で何を得たいかを具体的に書きます。たとえば次のようにします。
「ユーザー別・campaign 別の conversion を対象に、pymc で階層ロジスティック回帰を構築し、弱情報事前分布を入れ、サンプリング診断の見方を説明し、プールドモデルとの比較方法も示してください。」

リポジトリで最初に読むべき場所

まず SKILL.md を開き、その後は skill を使う条件と標準的なベイズワークフローを説明している箇所に注目してください。
実装寄りの作業なら、モデルコードを書かせる前に、データ準備、モデル構築、サンプリング、事後チェックの例を先に読んでおくと精度が上がります。

出力をよくするワークフロー上のポイント

pymc では、入力データの形が非常に重要です。変数型、グルーピング ID、欠損の有無、すでに済ませたスケーリングやカテゴリ変換があれば、その情報を必ず含めてください。
初稿以上のモデルが欲しいなら、事前分布、サンプラー設定、診断出力まで明示的に依頼するとよいです。Data Analysis 用の pymc では、さらに解釈、予測、因果比較、意思決定支援のどれを重視するかも指定してください。そこによって適切なモデル構造が変わります。

pymc skill の FAQ

pymc は上級者向けだけですか？

いいえ。データを明確に説明でき、モデル診断を確認する意欲があるなら、初心者でも pymc skill は使えます。
難しいのは構文よりもモデリング上の判断であることが多いため、構造設計や検証のガイドが欲しいときに特に役立ちます。

pymc を使わないほうがよいのはどんなときですか？

簡単な記述統計の図、単純な頻度論的検定、不確実性を考えなくてよいブラックボックス予測だけが目的なら、pymc は向きません。
また、データ生成過程をまったく説明できない場合も相性が悪いです。PyMC は、モデル仮定を明示できるときに最も力を発揮します。

pymc は汎用の prompt と何が違いますか？

汎用 prompt でもコードは出せますが、pymc はベイズワークフローと、モデル品質を左右する典型的な失敗点に焦点を当てています。
そのため、場当たり的な prompt よりも、事前分布の質、サンプリング方針、診断への配慮が得られやすくなります。

pymc は Python エコシステムに合いますか？

はい。pymc は Python の分析スタック、とくに NumPy、pandas、ArviZ、関連する可視化・前処理ツールと連携しやすい設計です。
すでに Python で分析しているなら、pymc は確率的モデリングの自然な選択肢です。

pymc skill の改善方法

モデルの前提をもっと具体的に伝える

pymc の出力を改善する最善の方法は、最初にモデルの種類を明示することです。線形、ロジスティック、階層、時系列、欠損データ、測定誤差のどれなのかをはっきり書いてください。
加えて、目的変数、説明変数、グループ水準、そしてモデル設計に影響すべき業務上または科学上の制約も入れると精度が上がります。

コードだけでなく診断も依頼する

pymc の失敗原因は、弱い事前分布、スケーリング不良、サンプラーの病的挙動にあることが少なくありません。
事前予測チェック、事後予測チェック、effective sample size、R-hat、divergences、そしてサンプリングが苦戦したときに何を変えるべきかの方針まで求めてください。そうすると、検証が重要な Data Analysis で pymc skill がより実用的になります。

データ形状と比較条件を具体的に伝える

最初の結果を有益なものにしたいなら、行数、数値変数とカテゴリ変数の区別、反復測定やクラスターの有無を伝えてください。
モデル比較が必要なら、ベースラインモデルと、「より良い」の意味を明示してください。そうすれば、pymc skill は LOO や WAIC を適切な文脈で扱えます。

最初のフィット結果をもとに反復する

最初の実行後は、ゼロから新しいモデルを頼むのではなく、実際の trace の問題、posterior plot、divergence 数をフィードバックしてください。
pymc を最速で改善する方法は、仮定を一つずつ詰めることです。入力をスケールし、事前分布を強めるか緩めるかを調整し、階層構造を単純化してから再フィットし、比較してください。