豊田＠早大心理です． Keizo Hori さんは書きました: >堀＠香川大学経済学部です。 >豊田さんの小講演データマイニングと認知科学にでました。 >ＣＡＴＤＡＰ０２だと全体を一望しようとするけど，aidやTree >では逐次型。全体一望型では >処理の爆発的な増大が起こる。変数の数にもよりますが，ま， >２元（もとの分割を入れて３ >元）くらいだとやってやれなくないのではとも思うのですが。 金を儲ける為の知見（書いててちょっとハズカシイ）は，非常に 深いクロスの底の，ごくごくわずかなセルの中で見つかります． ＣＡＴＤＡＰは，伝統的な統計学の中で生まれた手法なので 最適性（探索した中では一番良い）を重視します．だから 深いクロスの底の，ごくごくわずかなセルの知見には到達しません． 一方，決定木は他にもっといい解があるかもしれない，という 懸念には頓着しません．成功しそうな知見に早くたくさんヒット することが主たる役割です．それが組み合わせ爆発に対抗する （現時点における）もっとも有効な方策なのだと思います． その潔さは惚れ惚れするほどです． >それと，「じゃぶじゃぶ」ということばがあとに残るものでしたが， >じゃぶじゃぶデータがある場合，全部使おうとしなくてもいいのでは >というのがもうひとつの考えです。適当なpower を確保できればいい。 均質なデータならそれいよいのですが，不均質なので，深いクロスの底の， ごくごく一部のデータに語らせる必要があります．全部つかうのではなく 大切なものを残して，捨てるのですが，捨てるだけでも大仕事なのです． はなしは変わります． 以前に，個人実施の知能検査の1500人分くらいのデータを分析させて もらったことがあるのですが，そのデータをとった中学・高校の先生 方の苦労に比べて，スマートな統計解析の結果から得られる知見は， それに報いているのだろうかと考え込まされたことが有ります． また例えば数十万件に及ぶ大学入試センターのデータも，その1レコー ドには（1人の人間の1年間の苦労の結果と思うと）重みが有ります． このように，データには，なんともいえない敬謙な威厳のような ものがあると私は思っていました．統計解析が与えてくれる知見は そのエネルギーと比べてあまりにもちっほけだという罪悪感のような ものがありました．役割が違うことは百も承知で，でも，そう思っていたのです． しかしPOSは違います．CDにぎっちりつまったトランザクションデータや WWWログなどを目の当たりにすると，人間の活動の結果であることは 間違いないのですが，敬謙な威厳というか，頭の下がるおもいとかが 沸いてこないのです．染み込んだ汗の臭いがしないのです． そういう気持ちを「じゃぶじゃぶ」という言葉に込めたのですが 堀さんのお心に留まって嬉しいです． 小講演においでくださり，有り難う御座いました． -- -------------------------------------------------------------------------- TOYODA Hideki Ph.D., Professor, Department of Psychology TEL +81-3-5286-3567 School of Lieterature, Waseda University toyoda (at) mn.waseda.ac.jp 1-24-1 Toyama Shinjyuku-ku, Tokyo 162-8644 Japan --------------------------------------------------------------------------
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