AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの若い連中に「二次元に落として見てみれば分かる」と言われて困っております。高次元データを二次元に落として見せるやり方で、何が新しいのか簡単に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つだけで、二次元に落としたときに元の各特徴量がどれだけ効いているかを一枚の図で見せる、意味のある“向き”を探す、そして重要でないものは隠して見やすくする、です。
ふむ、三つの要点ですね。で、その向きというのは要するに二次元に投影したときの角度みたいなものですか。それを全部調べるんですか。
いい質問ですよ。ここでは二次元の座標を角度θで見立てて、ある特徴量がどのθで最も強く影響するかを探します。難しい言葉を使わずに言えば、方角を少しずつ変えながら『こっちを向いたときにその特徴が一番目立つか』を測るんです。
それはつまり、複数の二次元図を全部見る必要がなくて、一枚で分かるようにするということですか。じゃあ現場で使うには計算が重くないんでしょうか。
その点も鋭いですね。論文のアプローチでは、全部の角度を愚直に試すのではなく、基準となる2つの方向から解析し、数学的に最大になる角度を求めるトリックで効率化しています。つまり現実的な計算負荷で実用になるんですよ。
なるほど。でもうちの現場でよくあるノイズや外れ値があっても、そのまま使えますか。精度や誤解を招きそうなことも心配です。
その懸念ももっともです。論文では統計的検定で有意でない係数は表示しないというルールを入れています。要するに『分からないものは出さない』、これにより誤解を減らす工夫があります。可視化は説明責任でもあるのです。
これって要するに、二次元に落とした図でも『どの元の変数がどう影響してこの形になったか』を一目で分かるようにする、ということですか。
まさにその通りですよ！素晴らしい着眼点ですね！まとめると、1) 二次元プロット上で各特徴量の影響度を角度ごとに求めて一枚で示す、2) 統計上有意でないものは表示しないので誤解を減らす、3) 基本は線形回帰（linear regression、LR）で効率的に計算する、の三点です。
分かりました。まずは一枚の図で各工程の特徴が見えるようにして、駄目なら詳細を掘る、という運用が現実的ですね。では現場で説明するために、私の言葉で要点をまとめます。二次元に落とした図でも元の変数の影響が角度ごとに分かり、有意でないものは伏せて見やすくするということ、これで合っていますか。
