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【読書メモ】西内啓『統計学が最強の学問である』17

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読書メモ

第6章 統計家たちの仁義なき戦い

  • 人工知能の研究から生まれた高度な手法

    • ニューラルネットワーク

    • サポートベクターマシン

    • クラスター分析

  • クラスター分析教師なし分類の代表的な手法

    • 教師なし分類:類似性の高さで分類
      →例:椅子もしくはそれとデータ上に似た家具という分類

    • クラスター分析でできるのは、「分類すること」だけ
      →どういうグループ(クラスター)であるかは、人間が解釈しなくてはならない

  • ニューラルネットワークサポートベクターマシン
    最も識別力が高いと考えられる分類が行える

  • データマイニングと回帰モデルの使い分け

    • データマイニング予測がゴールのとき

    • 回帰モデル予測モデルから今後何をすべきか議論したいとき

感想

ニューラルネットワークは、興味があって、一時期勉強したことがあります。人間の神経を模したもの、ということくらいはわかりましたが、それ以上のことはわかりませんでした。

ただ、図表43(p.238)と図表44(p.239)のように、ロジスティック回帰分析と比較すると、ニューラルネットワークの特徴がよくわかります。ロジスティック回帰分析が直接的に、ニューラルネットワークが中間層を挟んで間接的に、入力データから予測値を出していることがわかります。

データマイニングと回帰モデルの選び方は、正確性を重視するか、利便性を重視するかによるのだと思います。


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