決定木の分析

第４章 大きなエネルギーを使用する住まい手の抽出に関する研究

の数を1から20 に増やしたときの精度と再現の割合を示している．これらのスコアは24 のエネルギー使用データセットにわたって平均されている．この結果は，決定木の構築に12 を超える情報が使用される場合，特徴（情報）の数が増加し，両方とも1.0に達すると精度 と再現率が増加することを示している．

したがって，分析では，大きなエネルギーを使用する世帯を特徴付けることができるのは 13の情報だけであることが示されている．これらの13の情報は次のとおりである．

前の住居について：4

省エネルギーの意識と行動について：3 家電について：5

年齢について：1

特に，省エネルギーの意識と行動に関する3つの情報は次のとおりである．

Q15.22：ガスストーブを使用する Q15.28：暖房便座を使用する Q21.D.2.4：HEM画面を表示する機会

これらの情報は，住まい手の省エネルギー意識に関わらず，省エネルギー行動が必要な項 目である．この結果は，住まい手の生活に関する情報が省エネルギーに不可欠であることを 示しているが，住まい手の意識に関する直接的な情報は予測では有効ではなかった．

以上により，人々が省エネルギーの意識についての良い回答を試みる傾向がある可能性 があるといえる．さらに，そのような答えは実際の生活と一致していない可能性がある．さ らに，住まい手の年齢の情報（Q6AI）が4番目のよくある情報であることが確認された．

この情報を追加すると，スコア（精度と再現率の両方）が大幅に増加するため，パフォー マンスに影響する（図 ４.５に示す3番目と4番目のポイントを参照）．したがって，これ は必要な住まい手に関する情報に不可欠であることも明らかになった．

80

図 ４.６，7に，平日と週末を含む8月と2月の決定木を示す．表 ４.２の情報タイプに 従って，決定木のノードの分布を提供する．すべての場合において，ノードの 50％以上が 以前の居住地に関する情報が選択されている．エネルギー使用の大部分は冷暖房設備の影 響が大きいにも関わらず，このアンケートは集合住宅での生活開始から 3 年以上経過した 後に行われたが，この結果は，以前の住まい手のライフスタイルが現在のライフスタイルに 依然として強く影響していることを意味する．

表 ４.２ 分析に使用された質問のカテゴリ分類

August (weekday)

The number of nodes 20

Previous residence 12

Energy saving consciousness and behavior 3

Home electronics 1

Age 4

February (weekday)

The number of nodes 16

Previous residence 8

Energy saving consciousness and behavior 1

Home electronics 3

Age 4

August (weekend)

The number of nodes 13

Previous residence 7

Energy saving consciousness and behavior 1

Home electronics 1

Age 4

February (weekend)

The number of nodes 16

Previous residence 8

Energy saving consciousness and behavior 1

Home electronics 3

Age 4

図 ４.５ 質問の数を1から20に増やしたときの精度と再現の割合変化

第４章 大きなエネルギーを使用する住まい手の抽出に関する研究

図 ４.６ 決定木による分類結果

(a) August (weekday)

(b) August (weekend)

82

(c) February (weekday)

(d) February (weekend)

図 ４.７ 決定木による分類結果

第４章 大きなエネルギーを使用する住まい手の抽出に関する研究