アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するPythonモデル「balance」 米Metaが開発

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Metaに所属する研究者らが発表した論文「balance - a Python package for balancing biased data samples」は、参加者グループの範囲指定により発生する、アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するオープンソースのPyPythonパッケージを提案した研究報告である。 アンケートは重要な研究ツールであり、他の手段では測定できない感情や意見などの主観的な経験に関するユニークな測定値を提供する。しかし、調査データは自ら選択した参加者グループから収集されるため、そこから対象集団への洞察を直接

[kamei_rio]

母集団が先か標本が先かみたいな話になるけど、母集団が解ってれば機能するのかしらね

[kskotetsu]

社内の評価システムにも使えないかしら

[misshiki]

“参加者グループの範囲指定により発生する、アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するオープンソースのPyPythonパッケージ”

[Syunpei]

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[Seamless]

アンケート調査は自ら選択した回答者たちから収集されるため偏りが発生する。まま学習すると低い性能の機械学習モデルになる。重みを作成して偏りと分散を評価する事でバランス調整する。