データ分析の世界では「統計的手法」と「機械学習」がよく比較されます。両者は似たような目的を持ちながらも、アプローチが異なります。本記事では、その違いと、それぞれの代表的な手法、さらに両者の要素を兼ね備えたハイブリッド手法について深く掘り下げて解説します。
※この記事は、ChatGPT

1. 統計的手法と機械学習の違い

統計的手法と機械学習は、主に 「目的」 と 「データの扱い方」 の違いによって区別されます。

統計的手法は 「なぜ？」を解明するために使用される のに対し、機械学習は 「次にどうなる？」を予測するために使われる のが特徴です。統計的手法は因果関係を特定することに長けており、機械学習は相関関係を活用して精度の高い予測を行います。

統計的手法は「少ないデータで信頼できる結論を導く」ことを重視し、機械学習は「大量のデータで高精度な予測をする」ことを重視しています。

2. 代表的な手法

統計的手法と機械学習の両方の要素を持つ「統計的機械学習」の分野では、以下のような手法が使われます。

手法	統計的要素	機械学習的要素	用途
正則化回帰（Ridge, Lasso）	線形回帰	特徴選択を自動化	売上予測、医療データ解析
ベイズ回帰	確率モデル	不確実性を考慮	医療診断、金融市場予測
ガウス過程回帰（GPR）	確率分布に基づく	柔軟な関数フィッティング	気象予測、経済モデリング
ランダムフォレスト	変数の重要度を計算	高精度な分類	クレジットスコアリング、画像解析
SVM（サポートベクターマシン）	統計的学習理論	高精度な分類	画像認識、医療診断
PCA + 機械学習	分散分析	次元削減	データ可視化、特徴選択

統計的手法と機械学習は、それぞれ得意分野が異なります。

これらの手法を適切に使い分けることで、より効果的なデータ分析が可能になります。