データサイエンス設計マニュアル

88 4 章 スコアとランキング

この章では、データ分析のための第一歩として、スコアリング関数およびランキング関数を使う。誰もが

私と同じようにこれらの関数を気に入っているわけではない。スコアリング関数は、作為的な思いつきに見

えることが多く、不適切な人間が使えば、本質的に無意味であるにも関わらず、それらしい数字を作り出し

てしまう。一般にスコアリング関数の有効性は検証不能なので、あとの章で取り上げる統計学的な手法や機

械学習を使った手法よりも非科学的な印象を受けるだろう。

しかし、私は、大規模なデータセットを細かく分割して理解するために役立つ場面では、スコアリング関

数の価値を認めることが大切だと思う。さっそく、データから意味のあるスコアを引き出す方法をいくつか

紹介しよう。

4.1 BMI（ボディマス指数）

食べることは誰もが好きだ。ものにあふれた現代の世界では、たくさん食べる機会が無数にある。その結

果、多くの人が、適正な体重よりも重い。しかし、自分が適正体重より重いかを判断するにはどうすればよ

いだろうか。

BMI（

body mass index、体格指数）は、体重がコントロールできているかどうかがわかるスコア、つまり

統計量である。この数値は、次のように定義される。

BMI =

体重

身長

2

なお単位は、体重はキログラム、身長はメートルである。

本稿

執筆時点で、私の身長は 68 インチ（1.727 メートル）であるが、体重は 150 ポンド（68.0 キログラ

ム）あり、身長に対して少し重すぎると感じている。上の式で ...