トレードオフ
実際問題に対する最適化を入れたモデルを作成するときには，モデルに何らかのトレードオフを入れるのがコツになる．
単にいま持っているデータで適当なモデルを作ると，「当たり前」の結果しか出てこないモデルになって，それを上司に見せても，そんなことは当たり前でExcelでもできるね，と言われてしまう．
トレードオフとは，費用を起点として，こちらを増やすとこちらが減るといった2つの要因のバランスをとることである．そういった要因をモデルに組み込み，トレードオフを最適化によって適正化すると，新たな洞察が得られる．
「最適化の目的は数値ではなく洞察である」というのはArthur M. Geofferionによる格言であるが，洞察というのはトレードオフの解決に他ならない．とはいっても，トレードオフ要因をモデルに入れて何らかの洞察を得るのは容易ではない．必要なものは想像力かもしれない．
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