雉も鳴かずば撃たれまい。 2023年9月19日にHIROTSUバイオサイエンスが出した「一部メディアの報道について」というプレスリリースを読んで、最初に感じたのはこれでした。 HIROTSUバイオサイエンスは「線虫ががんの匂いに引き寄せられる」という性質を使って、がんの早期発見効果を謳う "N-NOSE" というサービスを提供しています。 尿を一滴垂らすと、がんの人のものであれば線虫は寄ってくる。 健康な人のものであれば、逆に線虫は逃げていく。 自分の尿を線虫に判定してもらえば、がんのリスクがわかるということですね。 しかし、NewsPicks が「がん患者10人の尿が全て陰性（がんではない）と判定された」等のデータを元に、N-NOSE は役に立たないのではないかということを報道したのです。 これに対してHIROTSUバイオサイエンス側が9月19日に反論したのですが、これが正直絶句するよう

さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを