結婚式をしてきました!
From: 山極綾子
私事で大変恐縮なのですが、この前の土曜日12/3に結婚式を挙げてきました。
こちらは友人が撮ってくれた写真です。
場所と服のおかげさまでだいぶ盛れた気がします。
プロの方にも写真をお願いしていたのですが、あいにくまだ手元に届いていないため、
友人が撮ってくれた写真を眺めて余韻に浸っているのですが、
見ていてびっくりするくらい〇な時があります。
伏字ではありません。
顔が、びっくりするくらい〇なのです。
この日に向けてダイエットもしていたはずなのですが。
おかしいです。
予定ではもっと顔周りがすっきりしていたはずなのに…!
最近は丸い顔もたとえ二十顎になっても自分の一部だし!オールオッケー!と
思うようになったのでショックと言うことはないのですが、
あまりにも写真によって顎がシャープだったり丸かったり変わるのでとっても不思議な気がします。
恐らく撮った時の角度によると思うのですが、我ながら
別人なのではないかと思うくらい違うので見ていて楽しくなってしまうほどです。
見方によって全然変わるものと言えば、データもあります。
例えば、x軸とy軸の二軸の空間上に、
同じ中心から大きいドーナツと小さいドーナツのように散らばっている
2つの異なるグループのデータがあるとき。
(ダーツの的のようなイメージです)
元々の二つの軸の空間の中では、
どんなに頑張っても直線で2つのグループを分けることはできません。
そんな時は、見方を変えると解決することがあります。
ドーナツの中心からの距離を新しい軸zとして追加してあげれば解決です。
小さいドーナツに属するデータはz軸の値が小さく。
大きいドーナツに属するデータはz軸の値が大きくなります。
つまり、z軸の値だけで、直線(平面)で二つのデータを分けることができます。
とってもシンプルです。
こんな様に、データの形を変える手法を「非線形変換」と言ったりします。
あの手この手でデータをいじるのは、データ分析では常套手段です。
複雑なモデルを考える前に、できることは思いのほかたくさんありそうです。
山極綾子
P.S.
実はこの写真も、お見せする前にあの手この手でいじってみようかと思ったのですが、
悲しいかなスキルが足りませんでした。
データを適切に変換するのにもスキルが必要なのに違いありません。
P.P.S.
今日も最後まで読んでいただきありがとうございます!
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