拓海先生、最近部下から「ポジティブだけで学習する手法が重要だ」と聞かされまして、正直よく分かりません。要するに、ラベル付きが少なくても使えるって話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、これは「Positive and Unlabeled learning（PU learning）＝ポジティブと未ラベルデータで学ぶ手法」ですよ。ラベル付きのネガティブがない場面で現実的に使える技術です。
なるほど。しかし現場では未ラベルの中にポジティブがどれくらい混じっているか分かりません。それを見積もる手法もあるのですか？
はい。Mixture Proportion Estimation（MPE）＝混合比率推定という考え方で、未ラベル集合の中に含まれる正例の割合を推定します。今回の論文は実用的な推定法と、それを使った学習法を提案しているのです。
これって要するに、未ラベルデータの中の正解率を先に見積もってから分類器を作るという二段構え、ということですか？
その通りですよ。要点を三つにまとめると、第一に未ラベル中の正例割合を推定するMPE、第二にその推定を使って分類器を学ぶPU learning、第三に今回の手法は高次元や大規模データでも実用的に動く点です。
実務で怖いのはパラメータ調整や高次元での挙動です。導入コストがかかる技術は現場が受け入れない。そこはどうなんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！本稿は従来の複雑な方法に比べ、Best Bin Estimation（BBE）とConditional Value Ignoring Risk（CVIR）と呼ぶ簡潔な手順を提示しています。BBEは既存の黒箱分類器を活用して上位の”箱”に純度が高い正例を見つけるという直感的な手法です。
黒箱の分類器を使うなら現場でも段階的に試せそうですね。では、最後に私の理解をまとめます。未ラベルの中身をざっくり見積もってから、それを踏まえた損失関数で学習することで実務的なPU学習が可能になる、という理解で合っていますか？
まさにその通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さなデータでBBEを試し、推定した比率を使ってCVIRで学習する。この順序で進めれば現場導入のリスクを最小化できます。
分かりました。要は段階的に推定して学ばせることで、ラベル不足の現場でも実用に耐える分類器が作れるということですね。ありがとうございます、拓海先生。
