2020/05/20 雑記

【雑記】

先日,pythonにてWebスクレイピングをしたのを機に,本格的に機械学習に興味を持ちました。

たとえば,

・犯情と一般情状のデータから量刑を算出

・実況見分調書から過失割合を算出

などなど,私が日ごろ扱っている分野でも,機械学習の利用価値は高いと思ってます。

ということで,とりあえず,pythonの機械学習ライブラリの一つであるscikit-learnを用いてLASSO回帰分析をしてみました。(ソフトを使って前科と量刑の関係を調査してみたということ)。

第一東京弁護士会で出している量刑調査報告書のうち,薬物事犯に関する報告分を30件ほど抜き出し学習データとしました。とりあえずは,単回帰分析。説明変数に前科,目的変数に量刑(月数)を設定し,訓練:学習を6:4にしてみた結果が・・・

まあ,そうりますよね。

何をやりたいかもう少し具体的に考えてみますが,いずれにせよ学習データを作るのが大変な気がします。

※ここで,「機械学習」とは,コンピューターに情報を読み込ませ,特定のアルゴリズムを用いて分析し,将来の未知の情報に対する推論を行うしくみ。(と理解している)。

※LASSO回帰の説明は,割愛(笑)