「パラメトリック手法」とはどういう意味ですか？

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パラメトリック手法は、機械学習を含むいろんな分野で使われる統計的アプローチだよ。これらはデータに対していくつかの仮定をして、パラメータを使ってモデルを定義することで機能するんだ。このパラメータが、新しいデータに基づいて予測や判断をするのに役立つんだ。

簡単に言うと、人々が身長と体重に基づいてどんな行動をするかを理解しようとしていると想像してみて。パラメトリック手法は、これら二つの要素の間に関係があると仮定して、その関係を表すための式を作るんだ。その式を使って、身長と体重に基づいてその人がどんなふうに行動するかを予測できるんだ。

これらの手法は、予測をするのが早くて、データが少なくてもいいからよく好まれるんだけど、仮定に大きく依存するんだ。もし実際のデータがその仮定にあんまり合ってないと、予測が正確じゃないかもしれないね。

パラメトリック手法はいろんな分野に応用できて、例えば教師あり学習のように、例から学んで情報に基づいた決定をすることが目的なんだ。このアプローチは、データのクリーンアップや中にあるパターンを見つけるのに役立つこともあるんだよ。