ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版 ―Pythonで学ぶ基本と実践

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章

 

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近傍法

隣人をイライラさせたければ、彼らについて本当のことを告げるだけで良い

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ピエトロ・アレティーノ

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作家・詩人

あなたは次の大統領選挙で筆者が誰に投票するかを予想しているとしましょう。筆

者について何も知らない（しかしデータは持っている）場合、筆者の隣人たちがどのよ

うに投票しようと考えているかを調べるのは、

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つの実用的な解決策です。筆者のよう

にシアトルに住んでいるなら、必ず民主党候補者に投票する

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ので、「民主党候補者に

投票する」が筆者に対する適切な予想です。

筆者について、住所だけでなくその他多くの情報、例えば年齢、収入、子供の数な

どがわかっているとしましょう。隣人のすべてではなく、追加の情報について筆者と

同様の値を持っている隣人だけを対象とし、影響（または特徴付け）についてこれらの

情報を使うことで、筆者の振る舞いはより正確に予測できるでしょう。これは近傍法

の背後にあるアイディアそのものです。

12.1

 モデル

近傍法は既存の予測モデルの中でも、最も簡単なモデルの

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つです。数学的前提や、

強力な計算力を要求しません。次のものだけが必要となります。

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距離の概念

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前提として、近くにあるデータは類似しているものとする

本書で使う手法の多くは、データのパターンを学習するためにデータの全体を使用

します。一方近傍法は、近くに存在する一部のデータを使うため、意図的に多くのデー

タは無視されます。

また、近傍法は、着目している何らかの現象の原因を理解する助けとはなりません。

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