拓海先生、最近現場から「ロジスティック回帰木」という言葉が出てきて、何をどう変えるのか見当がつきません。うちのような製造業でも使えるのでしょうか。投資対効果と現場適用の観点で教えてくださいませ。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。まずは要点を3つで整理しますよ。1つ目はこの手法が『説明できる分類器』であること、2つ目は高次元データへの耐性を持つこと、3つ目は現場のルールを木構造として表現できる点ですよ。順を追って分かりやすく説明しますので、一緒に理解していけるんです。
まず「説明できる分類器」という言葉が響きます。現場ではブラックボックスを嫌う者が多く、説明できることが重要だと感じています。これって要するに説明もできる形で判断ルールを作れるということですか？
その通りですよ。PLUTOは木（決定木）で領域を分けつつ、各領域でロジスティック回帰(Logistic regression, LR, ロジスティック回帰)モデルを当てはめる構造です。だから木の分岐がそのまま現場ルールの解釈に相当し、回帰モデルが確率の滑らかな推定を提供するんです。
なるほど。高次元データへの耐性というのはどういうことでしょうか。最近はセンサーデータや検査結果が増えていて、変数が多くて処理が大変なのです。
良い点に着目していますよ。PLUTOはエラスティックネット罰則(Elastic net penalty, EN, エラスティックネット罰則)を使っているため、多数の特徴量を同時に扱いつつ重要な説明変数を安定して選べるんです。これは過剰適合を抑え、モデルを実務向けに堅牢にする効果があるんです。
なるほど、過剰適合は現場でもよく聞きます。導入のコストや現場教育はどうでしょうか。現場に合わせて使えるかどうかが重要なのですが、導入は現実的ですか。
大丈夫、導入は段階的にできますよ。実務的には三段階のステップで進めると良いです。まずデータの整理と小さなプロトタイプ、次に木構造の確認と回帰係数の解釈、最後に現場でのルール化と運用です。これらを短いサイクルで回せば投資対効果が見えやすくなりますよ。
ありがとうございます。最後に確認ですが、要するにPLUTOは現場ルールを解釈可能な形で作れて、変数が多くても安定して学習でき、段階的に導入すれば投資対効果を確かめやすいということですね。私もこれなら説明できそうです。
そのまとめで完璧ですよ。次は実際のデータで小さな検証をやってみましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
