Taste of Wine vs. Data Science
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ワインの味わいを客観的な化学测定指标だけから予测することは可能か？という问いに対して、単変量から多変量へのパラダイムシフトを通じながら论じています。とある讲演会での讲演资料です。
Taste of Wine vs. Data Science
- 1. Taste of Wine vs. Data Science ～単変量の還元主義からは見えない「味わい」を 多変量モデリングは解き明かせるか～ 株式会社リクルートコミュニケーションズ 尾崎 隆 (Takashi J. OZAKI, Ph. D.) 2015/10/17 1
- 6. 『新しいワインの科学』の内容 ? 第1部 ブドウ栽培の科学 ? ブドウとはどんな植物か、テロワールの正体に迫る、土とブドウ 他 ? 第2部 ワイン醸造の科学 ? 酸素管理とワインの品質、全房発酵とマセラシオン?カルボニック、 風味を決めるオーク樽の秘密 他 ? 第3部 ワインと人体の科学 ? ワイン?テイスティングと感覚の個人差、脳が風味を感じる仕組み、 唾液が鍵を握るワインの味 他 2015/10/17 6
- 7. 『新しいワインの科学』の内容 ? 第1部 ブドウ栽培の科学 ? ブドウとはどんな植物か、テロワールの正体に迫る、土とブドウ 他 ? 第2部 ワイン醸造の科学 ? 酸素管理とワインの品質、全房発酵とマセラシオン?カルボニック、 風味を決めるオーク樽の秘密 他 ? 第3部 ワインと人体の科学 ? ワイン?テイスティングと感覚の個人差、脳が風味を感じる仕組み、 唾液が鍵を握るワインの味 他 2015/10/17 7
- 8. 『新しいワインの科学』の内容 ? 第1部 ブドウ栽培の科学 ? ブドウとはどんな植物か、テロワールの正体に迫る、土とブドウ 他 ? 第2部 ワイン醸造の科学 ? 酸素管理とワインの品質、全房発酵とマセラシオン?カルボニック、 風味を決めるオーク樽の秘密 他 ? 第3部 ワインと人体の科学 ? ワイン?テイスティングと感覚の個人差、脳が風味を感じる仕組み、 唾液が鍵を握るワインの味 他 ?主観的な体験を科学する？？？ 2015/10/17 8
- 9. そもそもワインの味ってどんなもの？ ? 基礎的な味覚 ? 酸味 ? 甘味 ? 渋味 ? 旨味 … 2015/10/17 9
- 10. そもそもワインの味ってどんなもの？ ? ワインに固有の味覚表現 ? 「ミネラル感」 ? 「トースト感」 ? 「果実味」 ? 「スモーキー感」 … 2015/10/17 10
- 15. UC Irvine Machine Learning Repositoryという オープンデータセットがあります 2015/10/17 15
- 18. “Wine Quality”の中身はこんな感じ 2015/10/17 18 fixed.acidity … residual.sugar … pH sulphates alcohol quality 11.6 … 2.2 … 3.25 0.57 9 3 7.4 … 4.4 … 3.38 0.5 9 4 7.4 … 1.9 … 3.51 0.56 9.4 5 11.2 … 1.9 … 3.16 0.58 9.8 6 7.3 … 1.2 … 3.39 0.47 10 7 7.9 … 3.6 … 3.35 0.86 12.8 8
- 19. 11項目の化学測定指標と、ワインの評価スコアから成る ? fixed acidity ? volatile acidity ? citric acid ? residual sugar ? chlorides ? free sulfur dioxide ? total sulfur dioxide ? density ? pH ? sulphates ? alcohol 2015/10/17 19 quality (3 – 8)
- 20. 個々の説明変数の内訳 ? fixed acidity：酒石酸濃度 ? volatile acidity：酢酸濃度 ? citric acid：クエン酸濃度 ? residual sugar：残糖濃度 ? chlorides：塩化ナトリウム濃度 ? free sulfur dioxide：遊離SO2濃度 ? total sulfur dioxide：総SO2濃度 ? density：密度 ? pH：pH（そのまんま） ? sulphates：硫化カリウム濃度 ? alcohol：アルコール度数 2015/10/17 20
- 21. 『新しいワインの科学』曰くでは… ? 5種類の化合物が関与する ? 酸類 ? アルコール類 ? 糖類 ? ポリフェノール類 ? 揮発性化合物 ? それぞれが関与するのは ? 酸味 ? 他の味覚のブースト ? 甘味そして酸とのバランス ? 渋味と色味 ? 香り 2015/10/17 21
- 22. 例えば、データを見る限りでは… 2015/10/17 22 fixed.acidity … residual.sugar … pH sulphates alcohol quality 11.6 … 2.2 … 3.25 0.57 9 3 7.4 … 4.4 … 3.38 0.5 9 4 7.4 … 1.9 … 3.51 0.56 9.4 5 11.2 … 1.9 … 3.16 0.58 9.8 6 7.3 … 1.2 … 3.39 0.47 10 7 7.9 … 3.6 … 3.35 0.86 12.8 8
- 23. 例えば、データを見る限りでは… 2015/10/17 23 fixed.acidity … residual.sugar … pH sulphates alcohol quality 11.6 … 2.2 … 3.25 0.57 9 3 7.4 … 4.4 … 3.38 0.5 9 4 7.4 … 1.9 … 3.51 0.56 9.4 5 11.2 … 1.9 … 3.16 0.58 9.8 6 7.3 … 1.2 … 3.39 0.47 10 7 7.9 … 3.6 … 3.35 0.86 12.8 8 何となく、アルコール度数が高いと ワインの評価も高いような気がする
- 24. でも… 2015/10/17 24 fixed.acidity … residual.sugar … pH sulphates alcohol quality 11.6 … 2.2 … 3.25 0.57 9 3 7.4 … 4.4 … 3.38 0.5 9 4 7.4 … 1.9 … 3.51 0.56 9.4 5 11.2 … 1.9 … 3.16 0.58 9.8 6 7.3 … 1.2 … 3.39 0.47 10 7 7.9 … 3.6 … 3.35 0.86 12.8 8
- 25. でも… 2015/10/17 25 fixed.acidity … residual.sugar … pH sulphates alcohol quality 11.6 … 2.2 … 3.25 0.57 9 3 7.4 … 4.4 … 3.38 0.5 9 4 7.4 … 1.9 … 3.51 0.56 9.4 5 11.2 … 1.9 … 3.16 0.58 9.8 6 7.3 … 1.2 … 3.39 0.47 10 7 7.9 … 3.6 … 3.35 0.86 12.8 8 酒石酸濃度とワインの評価とは あまり関係ないような気がする
- 26. 『新しいワインの科学』が掲げる問題意識 2015/10/17 26 ワインの風味を還元主義的 に研究しても全体のことは 分からない… ひとつの物質だけを取り出 して個別の閾値を語っても 意味がない…
- 47. L1正則化線形回帰モデルで「関連の強いβだけ」を求めてみた ? 必要なさそうなもの：酒石酸、クエン酸、密度 ? 高いほど評価が高いもの：遊離SO2、硫化カリウム、アルコール度数 ? 低いほど逆に評価が高いもの：酢酸、塩化ナトリウム、総SO2、pH 2015/10/17 47 (Intercept) 4.004019461 fixed.acidity . volatile.acidity -1.111627305 citric.acid . residual.sugar . chlorides -1.457579579 free.sulfur.dioxide 0.002767012 total.sulfur.dioxide -0.002411623 density . pH -0.320801622 sulphates 0.880891983 alcohol 0.277764683
- 48. おまけ：L1正則化線形回帰モデルで交差検証 Accuracy (45+43+3)/160 = 0.56875 2015/10/17 48 予測 3 4 5 6 7 8 実 測 3 0 0 1 0 0 0 4 0 0 3 2 0 0 5 0 0 45 23 0 0 6 0 0 18 43 3 0 7 0 0 1 16 3 0 8 0 0 0 2 0 0
- 50. ランダムフォレストの場合 2015/10/17 50 予測 3 4 5 6 7 8 実 測 3 0 0 1 0 0 0 4 0 0 4 1 0 0 5 0 0 57 11 0 0 6 0 0 12 49 3 0 7 0 0 1 6 13 0 8 0 0 0 0 2 0 Accuracy 0.74375
- 51. おまけ：ランダムフォレストでは変数重要度の絶対値を出せる 2015/10/17 51 MeanDecreaseGini fixed.acidity 71.37408 volatile.acidity 97.01327 citric.acid 71.95186 residual.sugar 67.73691 chlorides 75.90818 free.sulfur.dioxide 62.9217 total.sulfur.dioxide 94.24227 density 88.93049 pH 72.71654 sulphates 98.83825 alcohol 122.04312
- 52. xgboostの場合 2015/10/17 52 予測 3 4 5 6 7 8 実 測 3 0 0 1 0 0 0 4 0 0 4 1 0 0 5 0 0 57 11 0 0 6 0 2 13 46 3 0 7 0 0 1 5 13 1 8 0 0 0 0 2 0 Accuracy 0.725
- 53. 「説明」と「予測」を組み合わせてまとめると… ? ワインの評価の高低には11項目中7項目の増減が重要らしい ? 非線形のランダムフォレスト分類器で比較的高精度に予測できそう 2015/10/17 53 (Intercept) 4.004019461 fixed.acidity . volatile.acidity -1.111627305 citric.acid . residual.sugar . chlorides -1.457579579 free.sulfur.dioxide 0.002767012 total.sulfur.dioxide -0.002411623 density . pH -0.320801622 sulphates 0.880891983 alcohol 0.277764683 予測 3 4 5 6 7 8 実 測 3 0 0 1 0 0 0 4 0 0 4 1 0 0 5 0 0 57 11 0 0 6 0 0 12 49 3 0 7 0 0 1 6 13 0 8 0 0 0 0 2 0 Accuracy 0.74375