Encuentre p (x | y) Dado que tengo un modelo que tiene un buen rendimiento cuando se entrena en p (y | x)

Question

Datos de entrada:

$ X $ -> Características de la camiseta (color, logotipo, etc.)

$ Y $ -> margen de beneficio

He entrenado un bosque aleatorio en los anteriores $ x $ y $ y $ y he logrado una precisión razonable en los datos de una prueba. Así que tengo

$ P (Y | X) $.

Ahora, me gustaría encontrar $ P (x | y) $, es decir, distribución de probabilidad de $ x $ características Dadas que espero este margen de ganancias.

¿Cómo hago eso con un bosque aleatorio (o cualquier otro modelo discriminativo)?

Una sugerencia para mí podría ser comenzar con un modelo generativo en lugar de un modelo discriminativo. Pero, mi entendimiento es que el modelo generativo generalmente requiere muchos datos para entrenar a menos que eso haga algunos supuestos muy restrictivos, como la independencia condicional de $ x $ en el caso de Bayes ingenuos.

Otra sugerencia podría ser cambiar $ x $ y $ y $ y entrenar un modelo discriminativo. Ahora $ x $ será un margen de ganancia y $ y $ serán características de At Shirt. $ P (y | x) $ me dará directamente la distribución de probabilidad de las características de la camiseta, dado un margen de beneficio objetivo. Pero este enfoque no me parece correcto, ya que siempre tengo $ x $ como variables casuales y $ y $ para tener efecto.

Además, por lo que he escuchado, se ha planteado una pregunta similar para el descubrimiento de fármacos y se han diseñado algoritmos que presentan nuevos medicamentos candidatos que tienen un alto grado de éxito. ¿Alguien puede señalarme a investigar literatura en este dominio?

Actualizar:

He encontrado este y este que habla de que Gans se usa para el descubrimiento de drogas. Las redes de adversos generativas parecen una buena opción para mi declaración del problema, así que he estado leyendo sobre ellas. Pero una cosa que entendí es que GaN genera muestras de manera no supervisada. Intentan producir una muestra que primero es capturar la distribución subyacente de X y luego muestrear de esa distribución. Pero estoy interesado en x | y. X e y se definen arriba. ¿Debo explorar algo más que Gans? ¿Algún consejo por favor?

Siguiente pregunta:

Imagine que tengo un Gaan entrenado que ha aprendido a hacer camisetas (salida de salida X). ¿Cómo puedo obtener las 5 camisas Top para Dada Y?