Q&A
参考にした資料はスクリーンショットで示すのではなく、URL などを文字で書いてください。
先日、機械学習の分類問題について学んだのですが、納得できないことがあります。
私が学んだサイトでは、以下の画像で説明されているデータを用いて解説が行われていました。
ですが、ラベルが切り替わる閾値があらかじめ解っているのなら、わざわざ機械学習を用いなくとも、データから欠陥製品の数を読み取り、それが11を超えているなら異常あり、超えていないなら異常無しと出力するようなコードを書けば事足りると思います。
説明変数が1つの2値分類において、機械学習を用いる意義がわかるような別な例を示していただきたいです。
そのようなルールは、利用規約にも行動規範にもヘルプ欄にも記載されていません。
また今回の質問は、私が参考にした資料の全てに目を通さないと回答できない性質の質問ではありません。
むしろ資料のごく一部に目を通せば状況を把握できる場面でurlを記載すると、そのページの中から該当箇所を探す手間が増えるばかりです。
じゃああなたの質問に答えなければならないというルールもありませんので、私としてはこれまでにします。
URLが画像だと、実際にアクセスするためにいちいち打ち直さなければならないのですよ。また、示された資料に目を通す価値があるかどうかがわかっているくらい問題を深く理解しているのなら、他人に質問しなくても自分で答えがわかるはずですよね。解決してよかったです。では。
そのページに他に何がかかれているかはわかりませんが、
"欠陥数だけ"が入力されるだけのもので、この機械学習がその判定しか行わないのであれば特に機械学習でやる意味はありません。
入力方法や出力は何を求めていますか？将来的に拡張性は無しですか？
「スパムメール」と「通常のメール」という例では足らないということ？
https://zero2one.jp/learningblog/machine-learning-logistic-regression/
「ロジスティック回帰」とかいうやつの理論的な事柄を説明するための例として ground truth が分かっている話を用いているだけの話でしょうに，
それに対して「ground truth が分かっているならやる意味無いよね」とか言うのは，正直，どうかしてるというか，異常な反応としか思えない．
「あるアルゴリズムが妥当な解を見つけられることを確認するために，あらかじめ解が分かっている入力を与えてみて，その出力と既知の解を比べてみよう」
みたいな話をしているときに，
「解が分かってるなら何のためにやるんですか！ やる意味ないですよね！！！！？？？？」とか言わないっしょ，普通は．
実際には 分類のための良い閾値というのが具体的にわからねぇから → いろいろとやる んでしょ？ 違うの？
※そういう「そもそも何の話をしているページなのか」というコンテキストをあえて隠すために，わざと部分切り抜き画像のみを頑なに示しているのか？ とか邪推しちゃうよ．
私は話の文脈を確認するために， わざわざ そのページを見に行った．
別の人が丁寧にリンクを貼ってくれていたので労せず見に行くことができたのだ．
すなわち，スクショだけじゃ足りなかったのだ．
そういう意味合いの指摘が最初から成されていたのだいうことを理解できるようになった方が良いと思う．本当に．
解決おめでとうございます！
解決方法をまとめて、「自己解決」として回答してください！
同じように困っている人の貴重な情報になると思います。
運営に通報しときました。
料理教室の*最初の*回で講師が「大さじ1杯は15mlを計れます」という説明をしているときに「15ml計れることがわかっても味付けができるようにはならないだろ。ばっかじゃねーの」と言ってるようなもんですかね。そういう生徒は教室からつまみ出されるかも。
その通報対象とは 質問者ですか？ 私ですか？ 双方でしょうか？
こちらもあえてクソみたいな文体を用いたところがあるので，それに対してのクソみたいな反応をする権利は質問者にもあるだろう，と思います．
ただし他の人にはまともな応答をすべき．回答すらついてるんだし．
もちろん質問者さんだけです。この場の他の人は至極真っ当です。
一応，クソみたいな文体の選択理由を述べておく：
* 質問内容自体：そのページが何の話をしているのか，というところから理解できていなさそうなこと
* コメントのやり取りの様子：言わていることの意味が把握できてなさそうなこと
から，普通の丁寧な文章では伝わらない感じの人かな？ と思い，丁寧さを取っ払った直接的な文章を書いてみた次第です．
過去に実際にそういう（互いに丁寧な文体だと全くコミュニケーションが取れないのに，丁寧さを取り除いたやりとりだと真っ当に意思疎通ができる）人がいたので，そういうタイプかな？ という類推によるものです．
※結果，文体への反応はともかくとして，文章内容の伝達に関しては成功した(?)ようにも見えます．
個人的には、その程度で「クソ」というほど乱暴な文体とは感じませんけどね。それくらい普通では。
あと、本人が今後も同様の言動を繰り返すのなら、炎上狙いで意図的にやっている可能性が出てきます。最近そういう「釣り」がちょいちょい出現する。
通報したのはそういう行為だった場合に備えた抑止の意図があります。
> 個人的には、その程度で「クソ」というほど乱暴な文体とは感じませんけどね。それくらい普通では。
書き手としては 十分ダメ だろうと思っています．
（場のルール的には怒られるレベルかな，と． 私よりもよっぽどマシだった人ですら凍結されちゃってますし）
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何かわからんですが，こういう場所って，丁寧な文章ほど「まともに全部読まれない」率が高いような気がしています．経験的に．
１文だけを切り出して文脈無視で反応されたりとか．
対して，クソ文体の場合だと
> エキサイトしてる
> 切れてる
みたいな印象を持つことが文章内容把握の原動力として働くんじゃないかな，とか何とか思ったりしています．
副作用として結果の反応はネガティブな方向に傾くことになるのですが…… しかしその反応はこちらの文意を可能な限り把握した上での反応（反撃?）になるんですよね．
解決おめでとうございます！
解決方法をまとめて、「自己解決」として回答してください！
同じように困っている人の貴重な情報になると思います。
面倒くさい、プライドが許さない、人は利用するが人の役に立つことはしたくない
など何らか理由があり解決済みにしないのであれば、このコメントは無視してください。
> 私よりもよっぽどマシだった人ですら凍結されちゃってますし
凍結の理由になりうる禁止行為 (利用規約第7条) は、文体以外にいくらでもあるので。多重アカウントやクラッキングなんかも明示的に禁止ですね (そのマシな人がどの行為に該当したのかは知らないが)。
とにかく解決したらしいので、質問者さんがルールに則って解決処理してくれるのを見ていることにします。
回答2件
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説明変数が1つの2値分類において、機械学習を用いる意義がわかるような別な例を示して
私はこの分野に関してド素人ですけど， こんな絵でも示せば良いのだろうか？ という気がします．
手持ちのデータを眺めてみると，なんとなく矢印の方向に沿った位置だけで赤と青に 相応に（：完全にではないが，用途上十分なくらいの精度(?)で） 分類できるのではないか？ と見える．
で，今後，未知のデータが赤と青のどっち側なのかを見分けたいので，
とりあえず上記の考え（矢印の方向にそった位置＝１つの説明変数 だけで分類すること）に基づいた分類器を作ってみたい．
とか何とかいうような話．
投稿2024/04/19 03:00
編集2024/04/19 03:02総合スコア11663
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Claudeの回答
説明変数が1つの2値分類問題においても、機械学習を使う意義があります。あなたの理解は正しく、単純な閾値ルールで分類可能な場合もありますが、以下のような状況では機械学習が有用です。
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閾値が明確でない場合
ある製品の品質が良し悪しを判断する明確な閾値が存在しない場合があります。この時、機械学習アルゴリズムを使えば、訓練データからその境界線を自動的に見つけられます。 -
複雑な決定境界の場合
説明変数が複数ある場合、良し悪しを線形的に分離できないことがあります。この時、機械学習の手法を使えば、非線形の複雑な決定境界を見つけられます。 -
ノイズの影響を減らす場合
実データにはノイズが含まれていることが多く、単純な閾値ルールではうまく分類できないことがあります。機械学習アルゴリズムは一般化能力が高く、ノイズに強いモデルを構築できます。 -
将来の予測を行う場合
過去のデータから学習したモデルを使って、新しい未知のデータを分類することができます。
以上のように、機械学習は単に閾値を設定するだけでなく、より複雑なパターンを自動で学習し、未知のデータに対する汎化性能が高いことが大きな利点です。説明変数が複数あったり、ノイズが多かったりする実データへの対応が可能になります。
面倒くさいので画像は見てません。
投稿2024/04/19 00:09
総合スコア38266
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