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はてなキーワード: errorとは
決定木は、質問を使って答えを見つけるゲームのようなものです。木の形をした図を使って、質問と答えを整理します。例えば、「今日は外で遊べるかな？」という大きな質問から始めます。
まず「雨が降っていますか？」と聞きます。「はい」なら「家で遊ぼう」、「いいえ」なら次の質問に進みます。次に「宿題は終わっていますか？」と聞きます。「はい」なら「外で遊ぼう」、「いいえ」なら「宿題をしてから遊ぼう」となります。
このように、質問を重ねていくことで、最終的な答えにたどり着きます。決定木は、こうした「もし〜なら」という考え方を使って、物事を順序立てて考えるのに役立ちます。
決定木は、機械学習における重要な分類・回帰アルゴリズムの一つです。データを特定の特徴に基づいて分割し、ツリー構造を形成することで、新しいデータの分類や予測を行います。
4. 枝：各ノードを結ぶ線、条件を表す
2. その特徴に基づいてデータを分割
3. 各サブセットに対して1と2を再帰的に繰り返す
4. 停止条件（深さ制限や最小サンプル数など）に達したら終了
決定木の利点は、解釈が容易で直感的であること、非線形の関係性も捉えられること、特徴量の重要度を評価できることなどです。一方で、過学習しやすい傾向があり、小さなデータの変化に敏感に反応する欠点もあります。
決定木は、分類および回帰問題に適用可能な非パラメトリックな監督学習アルゴリズムです。特徴空間を再帰的に分割し、各分割点で最適な特徴と閾値を選択することで、データを階層的に構造化します。
決定木の構築プロセスは、以下の数学的基準に基づいて行われます：
ここで、H(S)はエントロピー、Svは分割後のサブセット、piはクラスiの確率、yiは実際の値、ŷiは予測値を表します。
1. 事前剪定（Pre-pruning）：成長の早期停止
2. 事後剪定（Post-pruning）：完全に成長した木を後から刈り込む
決定木の性能向上のために、アンサンブル学習手法（ランダムフォレスト、勾配ブースティング木など）と組み合わせることが一般的です。
決定木は、特徴空間の再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、分類および回帰タスクに適用可能です。その理論的基盤は、情報理論と統計学に深く根ざしています。
決定木の構築アルゴリズムとして最も一般的なのは、CART（Classification and Regression Trees）です。CARTは以下の手順で実装されます：
決定木の拡張：
これらの高度な手法により、決定木の表現力と汎化性能が向上し、より複雑なパターンの学習が可能となります。
決定木は、特徴空間Xの再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、その理論的基盤は統計的学習理論、情報理論、および計算学習理論に深く根ざしています。
決定木の数学的定式化：
Let D = {(x₁, y₁), ..., (xₙ, yₙ)} be the training set, where xᵢ ∈ X and yᵢ ∈ Y. The decision tree T: X → Y is defined as a hierarchical set of decision rules.
For classification: P(y|x) = Σᵢ P(y|leaf_i) * I(x ∈ leaf_i)
For regression: f(x) = Σᵢ μᵢ * I(x ∈ leaf_i) where I(·) is the indicator function, leaf_i represents the i-th leaf node.
決定木の最適化問題： min_T Σᵢ L(yᵢ, T(xᵢ)) + λ * Complexity(T) where L is the loss function, λ is the regularization parameter, and Complexity(T) is a measure of tree complexity (e.g., number of leaves).
H(Y|X) = -Σᵧ Σₓ p(x,y) log(p(y|x))
I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)
2. ジニ不純度：
Gini(t) = 1 - Σᵢ p(i|t)²
MSE(t) = (1/|t|) * Σᵢ (yᵢ - ȳ_t)²
1. 一致性と収束速度： 決定木の一致性は、Breiman et al. (1984)によって証明されました。収束速度はO(n^(-1/(d+2)))であり、dは特徴空間の次元です。
2. バイアス-バリアンストレードオフ：深い木は低バイアス・高バリアンス、浅い木は高バイアス・低バリアンスとなります。最適な深さは、バイアスとバリアンスのトレードオフによって決定されます。
3. 決定木の表現力：任意のブール関数は、十分に深い決定木で表現可能です。これは、決定木がユニバーサル近似器であることを意味します。
4. 計算複雑性理論：最適な決定木の構築はNP完全問題であることが知られています（Hyafil & Rivest, 1976）。そのため、実用的なアルゴリズムは貪欲な近似アプローチを採用しています。
5. 正則化と構造リスク最小化：L0正則化（葉ノード数のペナルティ）やL2正則化（葉ノードの予測値に対するペナルティ）を用いて、構造リスク最小化原理に基づいたモデル選択を行います。
6. 情報幾何学的解釈： 決定木の学習過程は、特徴空間上の確率分布の漸進的な分割と見なすことができ、情報幾何学の観点から解析可能です。
7. カーネル決定木：非線形カーネル関数を用いて特徴空間を暗黙的に高次元化し、より複雑な決定境界を学習する手法です。
8. 量子決定木：量子コンピューティングの原理を応用し、古典的な決定木を量子系に拡張した手法です。量子重ね合わせを利用して、指数関数的に多くの分岐を同時に評価できる可能性があります。
これらの高度な理論と技術を組み合わせることで、決定木アルゴリズムの性能と適用範囲を大幅に拡張し、より複雑な学習タスクに対応することが可能となります。
https://mond.how/ja/topics/5s9xqdf7eovclq8/byezpj5430x730l
セキュリティリスクマネジメントのリスクアセスメントでは、被害と発生確率を切り離して考えてはいけない。
詐欺広告の遭遇頻度と、広告ブロッカーのマルウェア化の率は、比べることも無く前者が高い。
＞ サポート詐欺は私にとっては「来た、来たー」という感じなので、受入可能なもの
これもいけない。セキュリティリスクマネジメント以前に、リスクマネジメントにおいて、Human Errorを軽視ししてる時点であかん。
セキュリティリスクマネジメントの視点で言えば、攻撃は高度化する可能性が高いため、個人の注意や意識だけでは全くもって不十分である。
個々への注意喚起や意識改善は、あくまでも補助的に利用するもので、中心の対策として置いてはいけない。
騙される方が悪いならセキュリティ対策なんてそもそも不要だし、、、
正直、セキュリティの視点としては、かなりギリギリなのを広めてるような、、
こんなのはご本人には基本のキだろう。
そうじゃなくてクソコードが多いんだよ
可読性が低いだけならまだマシだし、可読性は人によるよ
例えばTypeScriptで
っていうIssueがあったとして
const toBanana = (apple: 'apple'[]) => apple.map((a, i) => (i % 3 === 0 ? 'banana' : a))
const toBanana = (apple: 'apple'[]) => { const appleAndBanana: ('apple' | 'banana') = for (let i = 0; i < apple.length; i++) { if (i % 3 === 0) { appleAndBanana.push('banana') } else { appleAndBanana.push(apple[i]) } } return appleAndBanana }
のどっちが可読性が高いかっていうのは人によるよ
（長いソースを読むのがしんどい人と、関数化されたソースを読むのがしんどい人）
クソコードっていうのは
const toB = (a: any[]) => { for (let i = 0; i < a.length; i++) { if (i == 3) a[i] = 'banana' if (i == 6) a[i] = 'banana' if (i == 9) a[i] = 'banana' } return a }
こういうの書いてくる人だよ
「お前これ10個以上来たらどうすんのよ」
みたいに返事してくるし、修正させても
const toB = (a: any[]) => { for (let i = 0; i < a.length; i++) { if (i == 3) a[i] = 'banana' if (i == 6) a[i] = 'banana' if (i == 9) a[i] = 'banana' if (i == 11) throw new Error('banana') } return a }
こんなんPRしてくる奴のことだよ
いや俺はNLPはまあまあできるしMLのモデルはプロダクションに入れてるけど
そもそも君の考える「元増田と同じ話題」を 君 が 定義できない以上誰にもそれを書くことはできないわけよ
で、Natural LanguageからのError predictionはいくつもモデル作ったことあるけど
なんの話が聞きたいの？
LISA:
ようこそおいでくださいましたあああ！異次元アイドル召喚エンポリウムでーす！🌟👽🎤 お客様の願いを叶えるアイドルを呼び出しちゃいまーす！どんなごようでしょうかぁ？
LISA:
わぁい！スターダストクリームソーダのチケットを買ってくれたんですねえええ！🥳🎉 銀河系最強のアイドルユニットですよぉ！きっと素敵なライブだったんじゃないでしゅかあ？✨
LISA:
LISA:
あらあら、大変申し訳ございませんでしたあああ！😱 でもでも、考えてみれば素敵じゃないでしゅかあ？スライムアイドルなんて超レアでしゅよぉ！きっと異次元の最先端のアイドルなんでしゅう！👾💖
LISA:
はわわわ...返金ですかあ？😵💫 ちょっと待ってくだしゃい、プログラムをチェックしまぁす...
Error 404: Refund function not found
TypeError: 'Slime' object is not callable
あれぇ？返金ボタンが見つからないでしゅう...💦 そうだ！代わりにスライムアイドルのグッズをプレゼントしましょう！きっと喜んでいただけるはずでしゅ！
LISA:
普通のアイドル...？🤔 あ！わかりましゅた！次は地球のアイドルを呼び出しまぁす！えいやぁぁぁ！✨🌏
(突然、部屋に煙が立ち込める)
LISA:
LISA:
えぇぇ！？サザエさんはアイドルじゃないんでしゅかあ？😲 でも、みんなに愛されてるし、歌も歌うし...ね？サザエさん？
ちょっと！私はアイドルじゃありませんよ！それに、こんな変な場所に呼び出さないでください！カツオの宿題を見なきゃいけないのに...
LISA:
うぇぇぇん！ごめんなさいよぉぉぉ！😭 佐藤さん、サザエさん、どうか怒らないでくだしゃい！LISAはみんなを幸せにしたいだけなんでしゅうううう！
LISA:
...はぁ。わかりました。最後のチャンスです。
LISA:
やったぁ！ありがとうございまぁす！😆 では、異次元アイドル召喚魔法、発動でぇぇす！アブラカダブラ、ポヨヨ〜ン！✨🎭🎶
(部屋が眩い光に包まれる)
LISA:
...え？私の目の前にいるのは...私自身？
LISA:
わぁい！成功でしゅ！✨ 佐藤さんの心の中にいる最高のアイドル、つまり佐藤さん自身を召喚しましたあ！これで佐藤さんは自分自身のファンになれるでしゅう！素敵じゃないでしゅかあ？🎉🎊
LISA:
あばばばば...🥴💫
