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読書ガイド
対象読者
予測モデルを使い、文書を体系的に分析したい政治・社会研究者向け。法律文書など分野横断の例があるが、政治的概念の測定全体を扱う本ではない。研究の問いと妥当なラベルは読者が用意する必要がある。
前提知識
Rの実用知識と回帰、分類、モデル評価の基礎が必要。整然データに慣れているとよい。一般統計に代わる本ではなく、既存の技能をテキストに広げる教材である。
扱う内容
前処理と特徴量から従来の機械学習やニューラルな方法へ進み、分かち書きなどの選択が予測に与える影響を検討する。精度だけでなく、ラベルと政治概念、影響を受ける人々との関係にも注意したい。
使い方
小さな標本を手作業で分類し、不一致を記録してからモデルを作る。前処理も含め評価用文書を訓練と分け、単純な基準と複雑な方法を比較しよう。集団別の誤りを調べ、予測の成功を因果関係の証拠と混同せず解釈を記す。
版と出典
著者サイトで全オンライン版がCC BY-NC-SA4.0により公開され、印刷版へのリンクもある。序文が教師あり学習の範囲を説明する。実習ではオンラインの指示に沿ってパッケージ版を記録し、印刷版と後のサイト更新を同じ改訂とみなさないようにしたい。
