データサイエンスから結婚生活の知恵を絞り出す

この記事では、データサイエンスの力を用いて、結婚生活の知恵を絞り出すことに試みます。

対象読者

  • 夫婦・恋愛関係において、過学習であることに自覚がある人

記事の内容

  • 過学習とは何か
  • なびなびの日常で起きていること
  • データサイエンスから知恵を絞り出す

言いたいこと

  • なびなびは夫婦生活において過学習気味
  • 妻の「何でもOK」は「何でもよくない」!!

過学習とは

過学習とは、データ分析における重要な概念で、学習したデータに適応しようとするあまり、未知のデータに適応できないことを指します。
これは、白黒の境界線が曖昧な日常において、特定の事象ばかりに適応して、新しい事象に遭遇した際に、判断を誤ってしまうことに似ています。

僕(なびなび)と妻(なぴのあ)との関係では、この手の判断ミスが頻発しており、なびなびは対応を迫られています。
なびなびはデータサイエンスの勉強をしているので、データサイエンスの知恵を使って、この危機を乗り越えたいと思います。

なびなびの日常で起きていること

まずは妻(なぴのあ)の紹介から

妻なぴのあもTwitterを愛好しています。Twitterの発言で本人が自覚しているように、妻の主張や愛情表現は解釈が難しいことがあるのです。

なびなび(夫)の過学習事例

境界線不明確のなぴのあ(妻)と、頭でっかちのなびなび(夫)との日常において実際にあった過学習の一例をご紹介します。

それは、なびなび(夫)が、なぴのあ(妻)にプロポーズをする際に発生しました。
なびなび(夫)が、なぴのあ(妻)から観測できていたデータは以下の通りでした。1、2、3の順に強い印象を受けていました。

  1. 大前提
    • 自分に誠意を尽くさない男とは別れる
      →一定金額以上のプレゼントが必要??
  2. プロポーズ
    • 婚約指輪はいらない
  3. プレゼント全般
    • x. ネックレスはいらない
    • y. あなたがプレゼントしたいものをあげれば良い

まず、1. 自分に誠意を尽くさない男とは別れるという条件から、プレゼントを渡さない、安価なプレゼントを渡す、という選択肢が消えます。一定金額以上のプレゼントを渡す必要があります。

しかし、2. 婚約指輪はいらない、という条件がある。これは困った。

なびなびのリサーチによると、プロポーズの際、指輪の次にポピュラーなプレゼントは、ネックレスです。x.ネックレスはいらない、には反しますが、y. あなたがプレゼントしたいものをあげれば良い、と言っているくらいなので、実はこれが正解でしょう。

結果どうなったか。

ブチ切れられました。

我が家ではこのような判断ミスがよく発生するので、なんとかしたいです。

データサイエンスから知恵を絞り出す

そこで、機械学習の分野でよく利用される過学習防止の手法である、

  • 学習データを増やす
  • モデルを簡略化する
  • 正則化する(極端な学習をしない)

を駆使して対応策を考えます。

なびなびが導き出した対応策は以下3つです。

  1. 妻に何度怒られようと挫けず失敗を繰り返す(学習データを増やす)
  2. 状況をシンプルに捉える(モデルを簡略化する)
  3. なんでもOKなどの極端な情報はあてにしない(正則化する)

それぞれ評価してみましょう。

1. 妻に何度怒られようと挫けず失敗を繰り返す

一定回数以上、失敗するとTHE ENDの結婚生活において、これは最もダメな打ち手です。

結論:不採用

2. 状況をシンプルに捉える

この選択肢は、「モデルを簡略化する」から類推したものです。
「モデル=僕の脳の構造」なので、これを簡略化することは難しそうです。

結論:不採用

3. なんでもOKなどの極端な情報はあてにしない

正則化では、極端な方向に引きずられないように学習に制約をかけます。
今回のプロポーズ事件の場合、「y. あなたがプレゼントしたいものをあげれば良い」は、「あなたがプレゼントしたいものは何でも良い」と、極端な事例を許すように解釈してはいけなかったのです。

妻の「何でも良い」は、「何でも良くないぞ、注意して選べ」、である。
これなら僕にもできそうな気がする。

結論:採用

最後に

なびなびは、「なんでもOKなどの極端な情報はあてにしない」を採用することにします。

後日追記

この記事を見た妻に反論の記事を書かれてしまいました。。
→ 【異議あり!】データサイエンスから結婚の知恵を絞りだす

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