18 InverseVis: 疎な領域へのサンプリング点生成による多次元データ中の「非存在」の可視化

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18 InverseVis: 疎な領域へのサンプリング点生成による多次元データ中の「非存在」の可視化

伊藤 貴之(お茶の水女子大学), 田上 湖都(お茶の水女子大学), 矢島知子(お茶の水女子大学), 李国政(北京理工大学)

本研究では，多次元データが疎な領域にサンプリング点を多く設定し，周辺にある既存データから得られる予測値と共に可視化して，点を選択することで追加すべきデータの性質を確認できる手法を提案している．存在しない点を可視化するというアプローチは興味深く，ドリルダウンのように詳細を確認していくインタラクションも含め，登壇発表で議論する価値があると考え採録と判断した．

多次元データの可視化手法は非常にアクティブな話題であり，長年にわたって多くの手法が報告されている．その中でも散布図や平行座標プロットといった幾何学的な手法は，多次元データを構成する各個体を点や線で描くことにより，データ中の密な部位や外れ値が存在する部位を表現する．一方で時として我々は，多次元空間中の「個体が存在しない領域」に着目したいことがある．この要求を解決するために本報告では，多次元空間中の疎な部位に多数のサンプリング点を生成し，その点を可視化することで，個体が存在しない領域の分布を表現する手法を提案する．本手法では多次元空間の生成したサンプリング点に次元削減を適用して散布図で表示する．マウス操作によって特定の点を指定すると，平行座標プロットにより指定された点の各次元の値を表示する．本報告では，含フッ素有機化合物の反応実験データと，学術成績と給与のデータでのケーススタディをもって，提案手法の有効性を検証する．

論文：

参加者メモ・コメント：

昨日機械学習可視化してる人いた！

ワンピースのジンベェの逆だ

これを多次元にやってしまうことへの素晴らしさ

この実験過程はクラフトビールも一緒です

どこにどのくらいデータが存在していないのかという分布・密度も可視化したい

古き良きデモ早め発表

「建設的意見」

プレゼン内容の取捨選択の割り切りが先生ぽい

探索が必要しなくてもよいパラメータが後から出てくるので、インタラクティブに探索空間を編集したい

回答：どちらかといえば「ベイズ最適化みたいなブラックボックス探索だと何でその解を提案したのかわからなくて腑に落ちない、選択しうる解を全部見せてくれたほうが納得できる」というような見解でした。好みの問題のような気がしないでもないですが…。

回答：一度次元削減してから点を生成する、みたいな方法が考えられますが、生成した点のもとの次元での値を逆算可能な形で実装しないといけないので、何等か工夫が必要です。