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

著者名：馬場真哉【著】

講談社（2021/05発売）

• ISBN：9784065222270

内容説明

《予測を「作る」から「使う」へ》
・具体的な数値例，Pythonプログラミングを通して，手を動かしながら学ぶ！
・決定分析の基本と活用を中心に，効用理論，確率予測までを解説！
・リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適！

【サポートページ】
https://logics-of-blue.com/decision-analysis-and-forecast-book-support/

【キーワード】
▼決定分析の基本
　決定問題・期待値・展開型分析・相互情報量・KL情報量・情報の価値
▼決定分析の活用
　予測の評価・コスト/ロスモデル・標準型分析・ベイズ決定・逐次決定
▼効用理論入門
　選好・効用関数表現・期待効用最大化の原理・vNMの定理・リスク態度
▼確率予測とその活用
　確率予測の基本・信頼度・ブライアスコア・ROC曲線・最適な決定方式

【目次】
第1部　序論
　第1章 意思決定における予測の活用
　第2章 決定分析の役割

第2部　決定分析の基本
　第1章 決定分析の初歩
　第2章 Pythonの導入
　第3章 決定分析におけるPythonの利用
　第4章 期待値に基づく意思決定
　第5章 情報の量
　第6章 情報の価値

第3部　決定分析の活用
　第1章 予測の評価
　第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値
　第3章 決定分析の事例
　第4章 標準型分析
　第5章 逐次決定問題における予測の活用

第4部　効用理論入門
　第1章 選好と効用関数表現
　第2章 期待効用理論

第5部　確率予測とその活用
　第1章 確率予測の基礎
　第2章 確率予測の活用

目次

第1部 序論
第1章 意思決定における予測の活用
第2章 決定分析の役割

第2部 決定分析の基本
第1章 決定分析の初歩
第2章 Pythonの導入
第3章 決定分析におけるPythonの利用
第4章 期待値に基づく意思決定
第5章 情報の量
第6章 情報の価値

第3部 決定分析の活用
第1章 予測の評価
第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値
第3章 決定分析の事例
第4章 標準型分析
第5章 逐次決定問題における予測の活用

第4部 効用理論入門
第1章 選好と効用関数表現
第2章 期待効用理論

第5部 確率予測とその活用
第1章 確率予測の基礎
第2章 確率予測の活用

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[yyhhyy]

意思決定理論にも少し触れつつ期待金額最大化を中止に、どう期待金額を計算するかという決定分析の手法についてまとめられている。この観点で一通りまとまった本とは珍しいのではないかと思う。内容はかなり地味だがPythonのコードの紹介も丁寧。

2021/03/21

[Taizo]

データ分析が意思決定プロセスに介入する性質のものであることを考えると本書は目的レベルでの方法論を解説していることになる。最初に意思決定と予測の関係性を概観し決定分析の役割を述べた上で、決定分析の基礎と活用に関して記述が進んでいく。個人的には序論で整理されている「予測パターンのフレームワーク」と「決定分析を活用するメリット」がとても参考になった。方法論も大事なんだけど意思決定は結局人を説得する必要があって、そのためにはこういったフレームを提示することが必要不可欠だから。

2022/12/17

[ONE_shoT_]

決定分析の入門書。データサイエンティストをしていると、予測することありきになっている状況も多いが、予測の価値を評価して、予測を活用しない場合と比較して価値がどのくらい増えるか？その価値は予測にかかるコストに見合うか？を考える視点は重要だと思った。

2024/09/16

[wwb]

とにかく内容は地味。タイトルの通り予測の活用が主題なので、機械学習や強化学習での予測のような華やかなトピックはない。かなり丁寧に書かれているので文量は多いが、決して難しい内容ではないので意外とあっさり読める。この分野で読みやすい本は少ないと思うので一読の価値はあると思う。個人的には「予測の価値」に関する議論が興味深かった。

2021/04/18

[horada]

***

2024/07/19