【非データサイエンティスト向け】階層ベイズのイメージと使いどころ - LIVESENSE ENGINEER BLOG

ユースケース 例1：企業別の想定提示年収（平均値） 状況 グラフ データ 問題設定 例2：求人別の採用率（比率） 状況 グラフ データ 問題設定 例3：企業別の高評価特徴（回帰モデルの係数・切片） 状況 グラフ データ 問題設定 階層ベイズのイメージ 少しだけ確率分布の話 確率分布には特徴の異なる複数のものがある 確率分布にはその分布を確定させるパラメータがある 少しだけモデル作成の話 階層ベイズの基本的な考え方 例1：企業別の想定提示年収 例2：求人別の採用率 例3：企業別の高評価特徴 階層ベイズの使いどころ 利用用途 パラメータの安定化 全体傾向の正確な推定 使いどころの判断ポイント ポイント1：個体差が比較的大きい ポイント2：1個体あたりのデータ量が少ない(ことがある) ポイント3：個体差に他の既存データから推定し難い情報がある ポイント4：異常値を許容できない 実際の利用場面 求

[misshiki]

“階層ベイズという技術について、非データサイエンティスト向けに解説します。...ここでは使われ方のイメージと使うと有効な場面を中心に紹介します。”