Большинство людей предполагает, что ресторан будет независимым (I), потому что такова большая часть близлежащих ресторанов. Однако обратите внимание на то, что независимыми являются далеко не все из них. Если бы мы попросили вас оценить уровень достоверности[5] вашего прогноза в диапазоне от 0 до 100, то она, скорее всего, была бы высокой, но не равной 100, поскольку по соседству вполне может появиться еще один сетевой ресторан.

Мораль заключается в следующем: предсказания никогда не могут быть на 100 % достоверными.

Район Овер-Райн, Цинциннати, штат Огайо

Теперь взгляните на следующее изображение. В этом районе есть большой торговый центр, и большинство ресторанов здесь – сетевые. Когда людям предлагается предсказать, каким будет новый ресторан в этом районе – сетевым или независимым, большинство выбирает вариант (С). Но нам нравится, когда кто-то выбирает вариант (I), потому что это подчеркивает несколько важных моментов.

Кенвуд Таун Центр, Цинциннати, штат Огайо

В ходе этого мысленного эксперимента каждый участник создает в своей голове слегка отличающийся алгоритм. Разумеется, все смотрят на маркеры, окружающие интересующую нас точку X, чтобы понять особенности района, но в какой-то момент необходимо решить, что ресторан находится слишком далеко, чтобы повлиять на прогноз. Иногда человек видит единственный ближайший ресторан, в данном случае – независимый (I), и основывает на этом свой прогноз: «Ближайшим соседом ресторана X является независимый ресторан (I), поэтому мой прогноз – (I)».

Однако большинство людей учитывают несколько соседних ресторанов. На втором изображении вокруг нового ресторана нарисована окружность, включающая семь его ближайших соседей. Вероятно, вы выбрали другое число, но мы выбрали 7. Шесть из семи ресторанов сетевые (С), поэтому мы прогнозируем, что новый ресторан тоже будет сетевым.

Если вы поняли пример с рестораном, значит, вы уже на пути становления главным по данным. Давайте пройдемся по тому, что вы узнали.

– Вы выполнили классификацию, предсказав метку для нового ресторана (сетевой или независимый), обучив алгоритм на наборе данных (содержащем местоположения ресторанов и соответствующие метки).

– В этом состоит суть машинного обучения! Просто для разработки алгоритма вы использовали не компьютер, а собственную голову.

– Данный тип машинного обучения называется контролируемым обучением, потому что вы знали, что существующие рестораны были сетевыми (C) или независимыми (I). Эти метки направляли (то есть контролировали) ход ваших мыслей при размышлении о том, как расположение ресторана связано с его типом (сетевой или независимый).

– Если еще конкретнее, то вы использовали алгоритм контролируемой классификации под названием метод k-ближайших соседей[6]. Если K = 1, посмотрите на ближайший ресторан и получите свой прогноз. Если K = 7, посмотрите на 7 ближайших ресторанов и сделайте предсказание на основе их большинства. Это интуитивно понятный и мощный алгоритм. И в нем нет никакого волшебства.

– Вы также узнали о том, что для принятия обоснованных решений вам нужны данные. Однако помимо них вам необходимо кое-что еще. В конце концов, в этой книге много внимания уделяется критическому мышлению. Мы хотим показать не только то, как работают те или иные вещи, но и то, почему иногда они не срабатывают. Если бы мы попросили вас спрогнозировать, опираясь на приведенные в этом разделе изображения, будет ли новый ресторан ориентирован на детей, вы бы не смогли ответить. Для принятия обоснованных решений подходят далеко не любые данные. Для этого нужно достаточное количество точных и релевантных данных.