【読書メモ】意思決定分析と予測の活用

GWは積読を解消したいな...😊こちらの本を読みました。

意思決定分析と予測の活用基礎理論からPython実装まで (KS情報科学専門書)

作者:馬場真哉
発売日: 2021/03/01
メディア: 単行本

本の内容

不確実な要素がある中で、どのような選択（意思決定）をすれば良いか、を、数値化された値を意思決定に使って行っていくこと（それはどのように数値化するのか）を丁寧に解説されていて、かつ、Pythonで実装しながら確かめていける本です。

日常会話でイメージする「意思決定」という単語からは、個人の生活において非常に重要な意思決定を行う（自分の身に起こるのは1回きりの）を想像しがちですが、本で扱う内容は1回限りの予測で何が起きるかという話ではありません。「何度も何度も同じ意思決定の問題に直面すると想定して、その平均的な挙動を見る」（本書内の期待値の説明より引用）観点で、意思決定を行う上でどれを選ぶことが最良か（最良ってそもそも何が最良？どういう考え方で最良とするかも含めて）の考え方を学べる本です。例えば第3部では「果樹園の霜問題」（冬、農家のオーナーさんが、毎日の期待利得を最大化するために、霜を予防すべく予測気温から暖房を強めるかどうかの意思決定を毎日行う）を扱います。

本は５部構成、各部は章に分かれていますが、その章ごとに、冒頭で「概要」欄が纏められているのが、理解を助けてくれました。

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第3部：決定分析の活用、では、冒頭で予測結果の評価（機械学習でも頻出の評価指標）についての説明がありますが、予測が当たった、外れた、どれくらい外れてた、という計算だけではなく、続けて予測が価値を生み出す条件についても見ていきます。予測をするのに必要な情報の入手にコストがかかるならそれも反映するべきですが、そのことについても（予測が価値を生み出す条件の計算）書かれています。

第2部では、情報の価値の考え方についても書かれていました。

感想

正直にいうと、自分の知識の問題で、100%理解して正しくついていけたとは言えないのですが、今後わからないことが出てきたときにまた返ってきて読みたいと思いました。文章が読みやすく、ものすごく丁寧です。そして、実際にPythonでやってみるパートでは、読んだだけでは曖昧なところ、理解できたつもりになっているところが再認識できました。

遷移確率行列（マルコフ連鎖モデル）については以前少し計算したなーと思いながら。本を読むことで、過去にやったこと（点）が少しずつ繋がっていくように思えるのは嬉しい限り。

mkmkipy.hatenablog.com

オペレーションズリサーチ、動的計画法、情報エントロピー、など、学生時代に習ったことはキーワードとして出てくるのに、具体的な内容があまり思い出せないのは悲しい限り。