機械学習 見かけに騙されるな!疑似相関の罠
- 疑似相関とは疑似相関とは、一見すると関係がありそうに見える二つの事象が、実際には全く関係がない、あるいは非常に弱い関係しかないにも関わらず、あたかも強い関係性を持っているかのように見えてしまう現象のことです。私たちの身の回りには、この疑似相関の罠に陥りやすい例が数多く存在します。例えば、アイスクリームの売上と水難事故の発生件数の関係を考えてみましょう。夏になるとアイスクリームの売上が増加し、同時に水難事故の発生件数も増加します。このことから、「アイスクリームの売上が増えると水難事故が増える」という結論を導き出すのは早計です。なぜなら、両者の背景には「気温の上昇」という共通の要因が存在するからです。気温が上昇すると、 people は暑さをしのぐためにアイスクリームを食べるようになり、また、海水浴など水に触れる機会も増えるため、水難事故が発生しやすくなるのです。このように、共通の要因によって二つの事象が結びついている場合、その関係は疑似相関である可能性が高いと言えます。疑似相関に惑わされないためには、データの背後にある因果関係を深く考察することが重要です。安易に結論を導き出すのではなく、他の要因が影響している可能性を常に考慮し、多角的な視点から分析を行うように心がけましょう。
