はじめに RCTが使えない場合の因果推論の手法として傾向スコアを使う方法があります。 傾向スコアの算出はロジスティック回帰を用いるのが一般的ですが、この部分は別にlightgbmとか機械学習的な手法でやってもいいのでは？と思っていましたが既にやっている…

はじめに 機械学習を現実の問題に適用する場合、そのモデルに説明性が求められることが少なからず存在すると思います。 その場合、精度を犠牲にして線形回帰を実施するでしょうか？木系モデルの重要度を頑張って説明するでしょうか？それともSHAPやLIMEなど…

はじめに 以前に、AtCoderの問題難易度の推定を項目反応理論を用いて行いました。 これは統計モデリングを使った方法だったのですが、同様のことを機械学習でできないこともないな、 と思い今回は機械学習を用いて問題難易度の推定を行うことにしました。 手…

はじめに 趣味でテスト理論周りをいろいろ漁っていて、潜在ランク理論というものを見つけました。 潜在ランク理論の特徴は、例えばテストの得点では１点刻みの連続的な能力評価を行うのに対して、 段階的で順序的な能力評価を行う点です。 テストにおける1点…