AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「DMTってやつが良いらしい」と聞いたのですが、正直何をどう評価すれば良いのか分かりません。高次元データに強いとか聞きましたが、経営判断で使う際のポイントを教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！DMT、Diversified Multiple Treesは、ざっくり言うと「多数の弱い木を集めるのではなく、少数の強い木を重ねてノイズに強くする」手法ですよ。結論を先に言うと、現場のデータが実運用で揺らぐ可能性が高いなら、検討に値する手法です。
なるほど。実務的には何がポイントでしょうか。うちの現場だと計測のバラツキや試薬ロット差でデータが揺れることがあるのです。これって要するに運用時のノイズに耐えるということですか？
その通りです。大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。要点を3つで言うと、1) DMTは各決定木が使う特徴を重複させないように作る、2) その結果で一つの特徴がノイズ化しても他の木が補う、3) 少数の強い木で構成するため解釈性が保てる、ということです。
少数の強い木というのは、例えばうちでいうと熟練技術者が見立てるような、説得力のある判断という意味ですか。解釈しやすいのは確かに経営には助かります。
まさにその理解で良いですよ。決定木は「どの特徴で分けたか」が明確なので説明がしやすいんです。DMTはその木の集合を互いに重ならない特徴で作るので、一つの木が外れても全体が崩れにくい仕組みです。
導入コストや運用の手間はどうでしょうか。既存のBaggingやRandom Forestsと比べて特別な準備が必要になりますか。投資対効果が気になります。
良い問いです。結論は多くの場合で既存の決定木ツールで対応可能で、学習データの前処理として「木を作るたびに使った特徴を除去する」手順を加えるだけです。したがって大規模なシステム改修は不要で、投資は比較的抑えられますよ。
なるほど。それで、弱点はありますか。万能という話ではないでしょうから、導入判断の際に注意する点を教えてください。
重要な点です。DMTは特徴数が多く、各木で異なる特徴を確保できる場合に威力を発揮します。特徴が少ないデータや、ノイズが特徴全体に広く拡散しているケースでは効果が薄れる可能性があるため、事前の特徴量数やノイズの性質を確認する必要があります。
要するに、特徴がたくさんあって、そのうちいくつかが運用でぶれる可能性があるならDMTは有効で、特徴が少ない場合は期待値が下がるということですね。分かりました、まずは手元のデータの特徴数とノイズの傾向を調べてみます。
素晴らしい着眼点ですね！その調査が終われば、実際に小さなプロトタイプでDMTを試し、運用時のノイズを再現したテストを行いましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では私の理解を一度整理します。DMTは複数の解釈可能な決定木を、使う特徴が重ならないように組み合わせる手法で、特徴が多数あり一部がノイズ化する場合に強い。導入コストは大きくなく、特徴数の確認と小規模プロトタイプでの検証を進めればよい、という理解で間違いありませんか。
その通りですよ。いいまとめですね。これで社内説明の芯が出来ましたから、次は具体的な検証計画を一緒に作っていきましょう。
