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スティーブン・セガール出演作品の邦題に 「沈黙」がつくかどうか判別する機械学習モ デルを作ろうとしてみた データアナリティクス事業本部 玉井励

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スライドは後で入手することが出来ますので 発表中の内容をメモする必要はありません。 写真撮影をする場合は フラッシュ・シャッター音が出ないようにご配慮ください

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3 ハッシュタグ イベント全体について #cmdevio この部屋のセッションについて #cmdevio4

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4 自己紹介 玉井 励（タマイ レイ） • データアナリティクス事業本部 • 大阪オフィス勤務 • 今日は出張で東京に来ました • 3日後にはアメリカ出張 人生のモットー • 群れない 媚びない 頑張らない

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5 空前の機械学習ブーム

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6 空前の機械学習ブーム

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7 機械学習をやるために必要そうなもの

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8 機械学習をやるために必要そうなもの

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9 勉強できそうな本もたくさん

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10 技術的なことはわかってきた

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11 でも、これらの技術を実際に使ってみた話は あんまり聞いたことがない？

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12 今日は機械学習を実際にやってみた話をします

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13 本日お話すること

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14 本日お話すること • 機械学習を使ったデータ分析プロジェクトをやって みたという経験談 • Alteryx • Amazon Rekognition • スティーブン・セガールに関する簡単な説明

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15 Alteryx？

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16 Alteryx Designer

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17 本日お話しないこと

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18 本日お話しないこと • Alteryxの詳しい説明 • 機械学習に関する高度な説明 • データ分析におけるベストプラクティス • インフラについて • スティーブン・セガールに関する詳しい説明

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19 「やってみた」という物語～沈黙の分析

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20 仕事ではじめる機械学習 めちゃくちゃ 参考にしました

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21 書評も書きました https://dev.classmethod.jp/book-review/donated-book-machine- learning-to-begin-with-work/

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22 機械学習でデータ分析する時の流れ

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23 「仕事ではじめる機械学習」より 1. 問題を定式化する 2. 機械学習以外の方法を考える 3. アルゴリズムを選定する 4. 特徴量、教師データとログの設計をする 5. 前処理をする 6. 学習・パラメータチューニング 7. 評価

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24 「仕事ではじめる機械学習」より 1. 問題を定式化する 2. 機械学習以外の方法を考える 3. アルゴリズムを選定する 4. 特徴量、教師データとログの設計をする 5. 前処理をする 6. 学習・パラメータチューニング 7. 評価

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25 ビジネスだったら • ECサイトの売上をあげたい • 工場の消費電力のコストを下げたい

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26 ビジネスだったら • ECサイトの売上をあげたい • ECサイトの売上を上げるために、ユーザー毎におすすめ商 品を提示する • 工場の消費電力のコストを下げたい • 工場の消費電力を最適化するために、消費電力を予測する

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27 問題を定式化する 今回は？

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スティーブン・セガール出演作品の邦題に 「沈黙」がつくかどうか判別する機械学習モ デルを作ろうとしてみた （再掲）

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29 セガール映画の邦題 主演作の邦題には「沈黙の～」で始まるものが多いため、 まとめて『沈黙シリーズ』と呼ばれることが多いが、実 際のシリーズ作は『沈黙の戦艦』とその続編『暴走特 急』（シリーズ原題『Under Siege』）のみである。他 は日本国内での配給権を得た会社が、配給会社にかかわ らず、原題とは無関係に「沈黙の～」としているにすぎ ない。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82% A3%E3%83%BC%E3%83%B4%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%82% BB%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%83%AB

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30 問題を定式化する • スティーブン・セガールが出演する映画で、「沈 黙」がつくのは、どういう作品になるのか知りたい • スティーブン・セガールが出演する映画で、まだ邦 題がついていない作品に、もし邦題がつくとしたら、 「沈黙」がつくかどうか知りたい

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31 問題を定式化する セガール映画のデータを元に、 邦題に「沈黙」がつくかどうか予測する

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32 こういう人もいるかもしれない スティーブン・セガールって？

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33 スティーブン・セガールについて スティーヴン・フレデリック・セガール（Steven Frederick Seagal / 1952年4月10日 - ）は、アメリ カ合衆国の俳優で、テキサス州ハズペス郡保安局の執行 官、武道家。合気道七段。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82% A3%E3%83%BC%E3%83%B4%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%82% BB%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%83%AB

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34 スティーブン・セガールについて 17歳の時から10年以上大阪府に滞在していたため、日 本語が堪能。千葉真一と親交があり、千葉がハリウッド に拠点を移してからは、セガールが流暢な大阪弁で「千 葉先生、居てはりまっか？」などと、頻繁に千葉へ連絡 している。淀川長治とも日本語で対談を行い、淀川の 「日本語がお上手ですね」に対してセガールは「恐れ入 ります」と応えた。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82% A3%E3%83%BC%E3%83%B4%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%82% BB%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%83%AB

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35 スティーブン・セガールについて 遅刻と早退の常習犯で、『沈黙の脱獄』と『沈黙の傭 兵』を製作したキル・マスター・プロダクションと ニュー・イメージから、映画製作を遅らせたとして訴え られた。その訴訟内容の中には脚本の勝手な書き換えや、 取り巻き連中による撮影の妨害という内容まである。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82% A3%E3%83%BC%E3%83%B4%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%82% BB%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%83%AB

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36 スティーブン・セガールの受賞歴 ゴールデンラズベリー賞 • 最低監督賞：受賞『沈黙の要塞』、最低作品賞：ノミネート『沈黙の要塞』、 最低主演男優賞：ノミネート『沈黙の要塞』（1994年） • 最低助演男優賞：ノミネート『エグゼクティブ・デシジョン』（1996年） • 最低主演男優賞：ノミネート『沈黙の断崖』、最低主題歌賞：ノミネート『沈 黙の断崖』、最低作品賞：ノミネート『沈黙の断崖』、最低スクリーン・カッ プル賞：ノミネート『沈黙の断崖』（1997年） • 最低主演男優賞：『奪還 DAKKAN -アルカトラズ-』（2002年） https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3% E3%83%BC%E3%83%B4%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%82%BB%E3 %82%AC%E3%83%BC%E3%83%AB

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37 「仕事ではじめる機械学習」より 1. 問題を定式化する 2. 機械学習以外の方法を考える 3. アルゴリズムを選定する 4. 特徴量、教師データとログの設計をする 5. 前処理をする 6. 学習・パラメータチューニング 7. 評価

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38 機械学習以外の方法を考える 機械学習（をビジネスに組み込むの）は難しい • （予測に対して）必ず一定の間違いが発生する • モデルをずっとメンテナンスし続ける必要がある • 機械学習を用いたシステムは技術的負債が蓄積しやすい • そういう論文があります • https://ai.google/research/pubs/pub43146

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39 機械学習以外の方法を考える 目的は「問題を解決すること」

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40 機械学習以外の方法を考える • 機械学習自体が目的ではない • 例えばBIツール等でデータを分析してみて、それで問題解決へのア クションが分かればそれに越したことはない

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41 機械学習以外の方法で予測してみた例 2010年代から全部「沈 黙」がついている →今後の作品も全部 「沈黙」がつくので は？

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42 「仕事ではじめる機械学習」より 1. 問題を定式化する 2. 機械学習以外の方法を考える 3. アルゴリズムを選定する 4. 特徴量、教師データとログの設計をする 5. 前処理をする 6. 学習・パラメータチューニング 7. 評価

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43 機械学習の種類 • 分類 • 回帰 • その他

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44 分類 • このメールはスパムかどう か？ • この画像は犬か猫か？ • 教師あり学習 • 入力データとそれに対する正 解カテゴリ（クラス）をもと に学習し、未知のデータに対 してカテゴリを予測する

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45 回帰 • 来年の売上を予測したい • うちのWebサイトのアクセス 数はどうなる？ • 教師あり学習 • 入力データとそれに対する正 解の数値をもとに学習し、未 知のデータに対して数値（連 続値）を予測する

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46 強化学習

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47 その他 • クラスタリング • 次元削減 • 推薦 • 頻出パターンマイニング • 異常検知（outlier detection） • …など

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48 アルゴリズムを選定する 今回は？

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49 アルゴリズムを選定する 「沈黙」がつくかどうか

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50 アルゴリズムを選定する 分類です

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51 分類のアルゴリズム • ロジスティック回帰 • サポートベクターマシン • ニューラルネットワーク • 決定木 • ランダムフォレスト • …などなど

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52 アルゴリズムを選定する 複数のアルゴリズムを併用して 一番結果が良いものを選択する

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53 今回はこの4つを試したいと思います • ロジスティック回帰 • ニューラルネットワーク • 決定木 • ランダムフォレスト

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54 ロジスティック回帰とは • シンプルなアルゴリズム • 予測性能はそこそこ • 学習速度が速い • （予測時に）確率が出る • Google Mapの駐車場の空き 具合推定に使われている • https://ai.googleblog.com/2017/02/u sing-machine-learning-to- predict.html

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55 ニューラルネットワークとは • 脳の神経回路の情報伝達の方 法から着想を得たので、この 名前（らしい） • 学習速度は遅め • GPUを活用することで改善 • パラメータの数が多い • チューニングが難しい • 過学習しやすい • これがめっちゃ進化したのが ディープラーニング

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56 決定木とは • ツリー型のアルゴリズム • 人間がみて理解しやすいモデ ル • IF文が連発してる感じ • 過学習しやすい • 「枝刈り」という手法で対策

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57 ランダムフォレストとは • 決定木をの応用版 • 決定木を複数並行で行い、結 果を多数決で統合する • 決定木より予測性能は高い （といわれている） • 過学習しやすい • 「枝刈り」がない（しない）

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58 「仕事ではじめる機械学習」より 1. 問題を定式化する 2. 機械学習以外の方法を考える 3. アルゴリズムを選定する 4. 特徴量、教師データとログの設計をする 5. 前処理をする 6. 学習・パラメータチューニング 7. 評価

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59 特徴量、教師データとログの設計をする どんなデータをどこからとってきて どういう形にするべきか

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60 ざっくり考えてみる… • スティーブン・セガールが出演した映画のデータ • 出演者 • 公開年 • ジャンル • 上映時間 • …など • 邦題も必要

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61 データ取得先の候補 TMDb API OMDb API

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62 The Movie Database API （TMDb API） • APIでデータをとってこれ る • 無償（重要） • 特徴量として使えそうな データが少なめ • https://www.themovied b.org/

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63 The Open Movie Database API（OMDb API） • APIでデータをとってこれ る • 無償（重要） • 特徴量として使えそうな データが多め • http://www.omdbapi.co m/

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64 OMDb APIに決定しそうな勢いだったが… OMDb APIは必ず作品名か IMDbのIDを投げないといけない

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65 どういうことか 理想はリクスエストパラメータに「Seagal」とか投げ て、セガール映画のデータを一気に取りたかった • OMDb APIはそれができない（タイトルかIMDb IDがい る） • セガール映画のIDリストを別途用意して、それをもとに OMDb APIに投げる必要あり

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66 セガール映画のIMDb IDを一気に取得したい TMDb APIで可能

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67 データ取得先の候補 2つのAPIを両方使うことに決定

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68 次の問題 邦題はどうする？

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69 Wikipediaをスクレイピングせざるをえない

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70 APIのデータとWikipedia（邦題）データ 「原題」で結合する

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71 まとめ • TMDbのAPIからスティーブン・セガールが出演した 映画のIMDbのIDを取得する • OMDbのAPIからスティーブン・セガールが出演した 映画のデータを取得する • スティーブン・セガールのWikipediaから原題と邦題 のデータを取得する • 上記2つのデータを「原題」で結合する

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72 「仕事ではじめる機械学習」より 1. 問題を定式化する 2. 機械学習以外の方法を考える 3. アルゴリズムを選定する 4. 特徴量、教師データとログの設計をする 5. 前処理をする 6. 学習・パラメータチューニング 7. 評価

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73 前処理をする • TMDbのAPIからスティーブン・セガールが出演した 映画のIMDbのIDを取得する • OMDbのAPIからスティーブン・セガールが出演した 映画のデータを取得する • スティーブン・セガールのWikipediaから原題と邦題 のデータを取得する • 上記2つのデータを「原題」で結合する

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74 /discover/movie • /discover/movie • ここに欲しい映画に関す るワードをリクエストに 投げれば、IMDb IDがレ スポンスとして取得でき る

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75 リクスエストパラメータ セガールの名前ではなくIDが必要

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76 /search/person • /search/person • queryに「seagal」と投げ てセガールのIDを取得す る

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77 ついにAlteryxが登場

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78 1.セガールID取得ワークフロー

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79 1.セガールID取得ワークフロー

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80 1.セガールID取得ワークフロー

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81 1.セガールID取得ワークフロー

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82 2.セガール映画データ取得ワークフロー

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83 2.セガール映画データ取得ワークフロー セガールIDを使用して セガール映画のIMDb IDを取得

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84 2.セガール映画データ取得ワークフロー

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85 2.セガール映画データ取得ワークフロー セガール映画のIMDb IDを使用して セガール映画のデータを取得

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86 2.セガール映画データ取得ワークフロー

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87 2.セガール映画データ取得ワークフロー

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88 2.セガール映画データ取得ワークフロー

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89 前処理をする • TMDbのAPIからスティーブン・セガールが出演した 映画のIMDbのIDを取得する • OMDbのAPIからスティーブン・セガールが出演した 映画のデータを取得する • スティーブン・セガールのWikipediaから原題と邦題 のデータを取得する • 上記2つのデータを「原題」で結合する

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90 3.セガール映画の邦題取得ワークフロー

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91 Dashblock Webサイトの任意の値を API化して取得できるア プリケーション https://dashblock.com/

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92 3.セガール映画の邦題取得ワークフロー DashblockでWikipediaのデータを API化し、そこからGET

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93 3.セガール映画の邦題取得ワークフロー 取得したJSONを整形

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94 3.セガール映画の邦題取得ワークフロー

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95 前処理をする • TMDbのAPIからスティーブン・セガールが出演した 映画のIMDbのIDを取得する • OMDbのAPIからスティーブン・セガールが出演した 映画のデータを取得する • スティーブン・セガールのWikipediaから原題と邦題 のデータを取得する • 上記2つのデータを「原題」で結合する

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96 3.セガール映画データと邦題の結合ワークフロー

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97 3.セガール映画データと邦題の結合ワークフロー 原題で結合

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98 3.セガール映画データと邦題の結合ワークフロー 想定以上に結合漏れする映画が発生 （数十件）

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99 どういうことか API側とWikipediaで大文字と小文字の表記が異なっ ていた • 「Above the Law」と「Above The Law」など • 双方とも全て大文字に変換してから結合することで対策

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100 3.セガール映画データと邦題の結合ワークフロー それでも結合漏れする映画が発生

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101 1つづつ確認していく そもそも日本未配給だった（要するに邦題がない） • Get Bruce! • The Unbeatable Bruce Lee • How to Blow Up a Helicopter (Ayako's Story) • Sheep Impact • The Joe Show • 80’s Blockbusters: When Hollywood Played Tough

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102 本来結合するべきはずの映画たち Urban Justice • 原題は「Renegade Justice」（Wikipediaはこっち） • しかしアメリカ版DVDだけ「Urban Justice」（API側は こっち） • ちなみに邦題は「沈黙の報復」

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103 本来結合するべきはずの映画たち Cartels • 英語版Wikipediaの説明文 • Cartels also known as Killing Salazar[1] is a 2017 action film starring Steven Seagal and directed by Keoni Waxman. • セガールの日本語Wikipediaには「Killing Salazar」とい う映画が記載。99%とこの作品と判断。 • ちなみに邦題は「キリング・サラザール 沈黙の作戦」

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104 この2作品はどうする？ 面倒なので出力したcsvを直接編集した

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105 3.セガール映画データと邦題の結合ワークフロー 邦題に「沈黙」を含んでたらTrue

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106 3.セガール映画データと邦題の結合ワークフロー

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107 これでデータは揃った…？ まだ前処理は終わらない

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108 機械学習の前処理として避けられない • ダミー変数（化） • 欠損値の補完 • 正規化

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109 ダミー変数とは 題名 脚本 Above the Law Andrew Davis (story) Hard to Kill Steven McKay Marked for Death Michael Grais Out for Justice R. Lance Hill

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110 ダミー変数とは 題名 脚本_Andrew Davis (story) 脚本_Steven McKay … Above the Law 1 0 … Hard to Kill 0 1 … Marked for Death 0 0 … Out for Justice 0 0 …

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111 欠損値とは • 一言でいうとNULLのこと • NULLがあると学習が回らない • 補完する必要がある • 手法はいろいろ… • 平均を代入する • 中央値を代入する • 最頻出値を代入する • 任意の固定値を代入する • …などなど

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112 正規化とは データ等々を一定のルール（規則）に基づいて変形し、 利用しやすくすること。 • by Wikipedia • 例えば身長と体重は純粋に数字だけで比較できない • 同じ粒度に変換して、計算や比較を行いやすいようにする

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113 欠損値補完、正規化、ダミー変数化するWF

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114 欠損値補完、正規化、ダミー変数化するWF

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115 欲張り屋さんなんだから～ 気になるデータがまだ2つあります

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116 学習に使えそうな2つのデータ • 映画のあらすじ • 文章データ • ポスター画像（のURL） • 画像データ

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117 学習に使えそうな2つのデータ

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118 これらを学習に使うためには？ • 映画のあらすじ • 自然言語処理 • ポスター画像（のURL） • 画像認識

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119 二兎追う者は一兎も得ず （時間的にもスキル的にも） どちらか一方しかできない

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120 二兎追う者は一兎も得ず ポスター画像から学習に使えそうなデータを とってくることにしました

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121 理由 • 日本の配給会社は映画の内容と関係なく「沈黙」をつけて いる • 「映画のあらすじ」は映画の内容を表しているデータなの で、今回の学習・予測には不適格と判断

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122 ポスター画像から何をデータとして取り出すのか • 前作（「沈黙の分析2」@大 阪）で下記の発言をした • 「ポスター画像内でセガール の顔が占める割合」が大きい ほど「沈黙」がつくのでは …？（沈黙の仮説） ※TMDB APIから取得したポスター画像（沈黙の追撃） https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjM2MjAyMDUzMl5BMl5BanBnXkFtZTgwNTMxNjAwNzE@._V1_SX300.jpg

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123 沈黙の画像 セガール映画のポスター画像の中で セガールの顔が占める割合を計算し そのデータを学習データをして使用する

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124 Amazon Rekognition

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125 有名人の認識 ※TMDB APIから取得したポスター画像（沈黙の追撃） https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjM2MjAyMDUzMl5BMl5BanBnXkFtZTgwNTMxNjAwNzE@._V1_SX300.jpg

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126 沈黙の画像認識 全画像に一括で「有名人認識」を 実行すればすぐ終わるやん

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127 沈黙の画像認識 そうは問屋が卸さなかった

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128 複数のケースが発生 • セガールと認識された+写ってる人間が1人 • セガールと認識された+写ってる人間が複数 • セガールと認識されないが顔としては認識された＋写って る人間が1人 • セガールと認識されないが顔としては認識された＋写って る人間が複数 • セガールと認識されない＋そもそも顔自体が認識されない • 別の有名人と認識されたが、よく見たらセガールだった

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129 複数のケースが発生 • 取得できるデータはJSON形式 • データだけではどれがセガールか分 からないケースが出てきた • SDKやAWS CLIを使用した場合、 画像自体は確認できないため

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130 セガールと認識された+写ってる人間が1人 • そこに写っているのはセ ガール本人であると判断 • 取得したデータをそのま ま使用する ※TMDB APIから取得したポスター画像（沈黙の追撃） https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjM2MjAyMDUzMl5BMl5BanBnXkFtZTgwNTMxNjAwNzE@._V1_SX300.jpg

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131 セガールと認識された+写ってる人間が複数 • セガールと判断された データはセガール本人で あると判断（信用する） • セガール部分のデータを そのまま使用する ※TMDB APIから取得したポスター画像（弾突 DANTOTSU） https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY0MjM0OTQ4OV5BMl5BanBnXkFtZTcwODg4NjI5MQ@@._V1_SX300.jpg

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132 セガールと認識されないが顔としては認識された＋写ってる人間が1人 • 画像を目視してセガール 本人であることを確認 • セガール本人と確認でき たものはそのままデータ を使用する ※TMDB APIから取得したポスター画像（沈黙の激突） https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ2ODkyODAyM15BMl5BanBnXkFtZTgwNjY0NjAwNzE@._V1_SX300.jpg

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133 セガールと認識されないが顔としては認識された＋写ってる人間が複数 • 画像を目視してどれがセ ガールなのか確認 • セガール本人と確認でき たデータを使用する ※TMDB APIから取得したポスター画像（沈黙の帝王） https://m.media- amazon.com/images/M/MV5BNzZlYWNmYzItMTVlMC00MDNlLWI3MzEtNGE1Njg4ZmZiMWYzXkEyXkFqcGdeQXVyMjE4ODM 4MjI@._V1_SX300.jpg

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134 セガールと認識されない＋そもそも顔自体が認識されない • 「顔の分析」という別の 機能を使用 • 複数人が写っている場合 は、画像を目視してどれ がセガールなのか確認 • セガール本人と確認でき たデータを使用する ※TMDB APIから取得したポスター画像（沈黙の粛清） https://m.media- amazon.com/images/M/MV5BMGI1ODNkYTQtZGM5YS00Y2NkLWJhZDQtMWQ2MzkxOGVjOGViXkEyXkFqcGdeQXVyMjMzMz Y4Njk@._V1_SX300.jpg

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135 顔の分析 ※TMDB APIから取得したポスター画像（沈黙の粛清） https://m.media- amazon.com/images/M/MV5BMGI1ODNkYTQtZGM5YS00Y2NkLWJhZDQtMWQ2MzkxOGVjOGViXkEyXkFqcGdeQXVyMjMzMz Y4Njk@._V1_SX300.jpg

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136 別の有名人と認識されたが、よく見たらセガールだった • データとしてはBruce Maimuth氏として認識 • 念の為目視で確認 • どう見てもセガールやな いかい • セガールのデータとして 使用 ※TMDB APIから取得したポスター画像（ハード・トゥ・キル） https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc4NzE1NTU5N15BMl5BanBnXkFtZTgwNTgwNTg4NjE@._V1_SX300.jpg

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137 沈黙の画像認識のまとめ • 有名人認識でセガールを認識されなかったものは、ほとん ど目視で確認 • セガールの顔エリアの縦×横の値を取得した後、下記の計算 を行う • （セガールの顔エリアの縦×横）/（ポスター画像の縦× 横）

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138 沈黙の画像認識ワークフロー

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139 「仕事ではじめる機械学習」より 1. 問題を定式化する 2. 機械学習以外の方法を考える 3. アルゴリズムを選定する 4. 特徴量、教師データとログの設計をする 5. 前処理をする 6. 学習・パラメータチューニング 7. 評価

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140 沈黙予測モデル作成ワークフロー

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141 沈黙予測モデル作成ワークフロー サンプルデータだけ抽出 ※詳細は後述

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142 沈黙予測モデル作成ワークフロー

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143 ロジスティック回帰ツール 目的変数 （予測したい値） 説明変数 （予測に使用する変数）

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144 ロジスティック回帰ツール 目的変数 （沈黙フラグ） 説明変数 （出演俳優とかジャンル とか…）

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145 ロジスティック回帰ツール よくわかんないので全カラム指定してみた

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146 ロジスティック回帰ツール

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147 ロジスティック回帰ツール エラー

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148 ロジスティック回帰ツール データ数に対して説明変数が多すぎると うまく学習できないらしい

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149 ロジスティック回帰ツール データ数に対して説明変数が多すぎると うまく学習できないらしい

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150 そもそもデータ数ってどれくらいいるのか？ https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html

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151 そもそもデータ数ってどれくらいいるのか？

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152 そもそもデータ数ってどれくらいいるのか？

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153 そもそもデータ数ってどれくらいいるのか？ 54件は少なすぎでしょ…

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155 沈黙の復活 さすがにここでは終われないので 無理やりにでも続けます

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156 ロジスティック回帰ツール データ数に対して説明変数が多すぎると うまく学習できないらしい

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157 説明変数を極端に減らしてみると成功

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158 ロジスティック回帰ツール どの説明変数をどれだけ指定するのが ベストなのか？

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159 p値が低すぎる説明変数を省く • データが偏りすぎている変数は省く • 1が一つしかないダミー変数とか • p値が高すぎる説明変数を省く • 手法がいくつかあります

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160 p値が低すぎる説明変数を省く • データが偏りすぎている変数は省く • 1が一つしかないダミー変数とか • p値が低すぎる説明変数を省く • 手法がいくつかあります

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161 p値が低すぎる説明変数を省く AIC（赤池情報量基準）を使用する • 統計学者の赤池弘次氏が考案 • そのモデルのAICが小さいほど、そのモデルの精度は良い と評価できる • 説明変数を選択する基準によく用いられる

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162 AICはいいんだけど… 「p値が一番大きい変数を1つずつ外してはAIC を確認…外してはAICを確認…」 面倒そう…

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163 AICはいいんだけど… Alteryxは自動でできる

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164 ステップワイズツールを投入する

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165 ステップワイズツールを投入する 基準はAIC、p値が大きい ものから減らしていく方 法を指定

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166 ついにロジスティック回帰成功か？ これでいけるか？

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167 ついにロジスティック回帰成功か？ エラー

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168 ついにロジスティック回帰成功か？ いくらステップワイズツール入れても やっぱり説明変数多すぎるらしい

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169 どっちの対策もやることに • データが偏りすぎている変数は省く • 1が一つしかないダミー変数とか • p値が低すぎる説明変数を省く • 手法がいくつかあります

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170 データが偏りすぎている変数は省く • 俳優系のダミー変数はほぼ全部偏っていた • 大体、一度しか出演してない俳優 • （当然ながら）逆にセガールは全部出ている • 公開国のダミー変数もほぼ全部偏っていた • 逆にアメリカはほとんど全部公開国 • 脚本家とかもほとんど全部偏っていた • …など

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171 説明変数の選択 偏っているか微妙なデータはどうする？

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172 説明変数の選択 センス

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173 データに対する知見は絶対必要 • もちろんグラフ等で偏りをしっかり確認するのは大事 • しかし、データに対する知見（センス）も必要 • 例：監督がキオニ・ワックスマンかどうかは必要と思う • キオニ・ワックスマンはいつもの何とも言えないセガール映画 を量産している監督で有名 • キオニ・ワックスマンが監督の時は「沈黙の～」になるので は？？という仮説も浮かんだり。

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174 そして… ひとまずロジスティック回帰 動きました

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175 最終的に選択した説明変数

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176 今回は他のアルゴリズムも使います 他のアルゴリズムも同じ要領で設定する

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177 他のアルゴリズムも投入

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178 他のアルゴリズムも投入 決定木 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク

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179 学習結果が明らかにおかしい場合もある 学習結果が明らかにおかしい場合 • 例：結果が良すぎる場合 • p値がどれも0に極めて近い（全部が有意になっている）

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180 学習結果が明らかにおかしい場合もある 過学習（または未学習）の可能性

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181 過学習とは • 学習したデータはバッチリ予測できる • 未知のデータはてんでダメ • テスト勉強で問題を丸暗記しただけ、な状態 • →テスト以外の問題問題が出たら解けない

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182 交差検証（クロスバリデーション） 全データ 開発データ テストデータ 訓練データ 検証データ ※交差検証にも 色々な手法があります

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183 交差検証（クロスバリデーション）

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184 「仕事ではじめる機械学習」より 1. 問題を定式化する 2. 機械学習以外の方法を考える 3. アルゴリズムを選定する 4. 特徴量、教師データとログの設計をする 5. 前処理をする 6. 学習・パラメータチューニング 7. 評価

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185 モデルの評価 そのモデルの予測精度はいいのか？ それとも悪いのか？

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186 モデルの評価指標 • 正解率 • 適合率 • 再現率 • F値

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187 正解率（Accuracy） 正解した数 / 予測した全データ数 • シンプル • これでいい？

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188 正解率（Accuracy） 正解率で精度を評価するのはダメ

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189 正解率（Accuracy） すべて「沈黙がつく」と予測するモデル • データの偏りによってはそれなりの精度になる • そのモデルに意味はあるか？

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190 ではどうすれば？ 適合率と再現率を見る

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191 適合率と再現率 適合率（Precision） • モデルがTrueと予測したうち、実際に正解していた割合 • 「沈黙がついている」と予測したうち、実際に正解してい た割合 再現率（Recall） • 全データに含まれるTrueのうち、モデルが正解した割合 • 実際に「沈黙」がついている映画のうち、モデルが実際に 正解した割合

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192 適合率と再現率 適合率と再現率はトレード・オフの関係 正確性 見逃し 適合率 高 多 再現率 低 少

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193 適合率、再現率、F値 どの指標を優先するかは、分析の要件による • 今回の「沈黙の予測」は予測するからには外したくないの で、適合率優先でいきます。

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194 F値 • 適合率と再現率のバランスを表した指標 • 1に近いほどよい

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195 どうやって出すのか Alteryxはこれらの指標も出してくれます

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196 モデル比較ツールを投入する

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197 モデル比較ツールを投入する

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198 モデル比較ツールを投入する

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199 混同行列（Confusion Matrix） 実際の結果が負 （沈黙なし） 実際の結果が真 （沈黙なし） 予測した結果が 負（沈黙なし） 予測した結果が 真（沈黙あり）

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200 混同行列（Confusion Matrix） 実際の結果が負 （沈黙なし） 実際の結果が真 （沈黙なし） 予測した結果が 負（沈黙なし） 真陰性 偽陰性 予測した結果が 真（沈黙あり） 偽陽性 真陽性

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201 混同行列（Confusion Matrix） 実際の結果が負 （沈黙なし） 実際の結果が真 （沈黙なし） 予測した結果が 負（沈黙なし） 5 3 予測した結果が 真（沈黙あり） 4 10

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202 混同行列（Confusion Matrix） 実際の結果が負 （沈黙なし） 実際の結果が真 （沈黙なし） 予測した結果が 負（沈黙なし） 5 3 予測した結果が 真（沈黙あり） 4 10 10 / 4+10 = 適合率

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203 混同行列（Confusion Matrix） 実際の結果が負 （沈黙なし） 実際の結果が真 （沈黙なし） 予測した結果が 負（沈黙なし） 5 3 予測した結果が 真（沈黙あり） 4 10 10 /3+10 = 再現率

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204 再掲

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205 数値の名前を説明に合わせます 正解率 F値

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206 数値の名前を説明に合わせます 再現率 ※なぜか適合率はない…

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207 今回の結果 適合率 再現率 F値 ロジスティック 回帰 66% 61% 0.52 決定木 60% 69% 0.37 ランダム フォレスト 71% 76% 0.58 ニューラル ネットワーク 53% 69% 0.37

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208 今回の結果 ランダムフォレスト（で作成したモデル）を 採用します

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209 他にも評価するための手法は色々あります • リフトチャート • 適合率再現率曲線 • ROC曲線 • …など

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210 圧倒的沈黙…ッッ… ついに「沈黙」を予測する時がきた

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211 沈黙のワークフロー

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212 沈黙のワークフロー 予測したいデータ

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213 沈黙のワークフロー さっき作成したモデル

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214 沈黙のワークフロー 予測したいデータの形式も、 学習時と同一にしておく （ダミー変数化や正規化など）

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215 沈黙の予測結果

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216 沈黙の予測結果 「Sheep Impact」と「80’s Blockbusters～」 に邦題をつけるとしたら、約60%の確率で 「沈黙」がつく

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217 80's Blockbusters, When Hollywood Played Toughを詳しく • 80年代アクションスターに関するドキュメンタリー • スタローンとかシュワちゃんとか • どうやら制作はフランス？ • 作品としての評価はあまり良くない • https://www.amazon.com/Blockbusters-When-Hollywood- Played-Tough/dp/B076QX1HV1#customer-review-section • そもそもセガールはメインじゃない

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218 所詮は機械学習… セガールが主人公じゃないドキュメンタリー なんかに「沈黙」の名は与えられない

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219 Sheep Impactを詳しく • 2010年に放映されたオーストラリアの短編映画（4分） • カールトン&ユナイテッドブルワリーズの広告として制作 された（ほとんどCM） • セガールとその友人がバーベキューに肉を持ち込んだら起 訴されて色々揉める話？ • YouTubeで普通に見れる • https://youtu.be/LgXXC7OTD3g

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220 私が命名します 「沈黙の羊たち」

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221 セガール vs レクター博士？ どこかで聞いたことがあるような…？

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222 まとめに入ります

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223 今回のプロジェクトの問題点 データ少なすぎ • そもそも問題設定からして無理があった • 一人の俳優が出演した作品数なんて多くても2桁どまり • モデルの精度にも影響が出た アルゴリズムわかってなさすぎ • ハイパーパラメータの調整とか一切やってない • そもそもアルゴリズムの選び方が適当すぎる

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224 総まとめ 問題設定はしっかり 機械学習以外の方法を真剣に考える データに対する知識のある人が必要 • そのデータの内容をわかっていないと分析は不可 アルゴリズムの使い方がわかる人が必要 • 今回のように”なあなあ”でやってもモデルは作れてしまう 前処理はやっぱり時間がかかる

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