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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-11-21 13:00 Random Forestによるコンテキスト情報の補完について ○石岡恒憲（大学入試センター）  AI2011-21 |
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| 抄録 | （和） | コンテキストウエアサービスを考える場合に，行うべきサービスを応答変数，得られるコンテキスト情報を説明変数とすれば，通常の場合，説明変数であるコンテキスト情報には欠測データが多く含まれている．欠測データを取り扱う方法には多くの方法があるが，Missing at random（MAR; 欠測するかどうかは欠測値に依存せずに観測値に依存する）の仮定を暗黙におくRandom Forest(RF) の手法は，Missing completely at random (MCAR; 欠測するかどうかはモデリングに用いている変数に依存しない) よりは，通常の場合，より妥当な結果を導くことは明らかで，このRF がコンテキストウエアサービスにも有効であると予想される．RFはBreiman (2001) によって提案された分類や非線形回帰のための集団学習の方法の一つであるが，Ver.4 から（説明変数の）欠測値の推測に使えるようになっている．本発表では，あまり知られていないと思われるRF によるデータ補完のアルゴリズムを，統計学の視点を交え紹介するとともに，このRF によるコンテキスト情報の補完の方法がうまく動作することを，同じ機械学習の一つであるKernal 法によるサポートベクターマシンとの性能比較を行いながら示す． |
| （英） | When considering contextware services, we set the response variable to the services to provide, and explanatory variable to the context information statistics. Usually, the explanatory variables contain some missing data. It is obvious that missing at random (MAR), which the missing depends on only observations not non-observations, is superior to missing completely at random (MCAR), which the missing does not depend on the variables in an assumed model. Random Forest (RF) is subject to the assumption of MAR, so it derive the better results than those by other conventional methods. The RF imputation can be activated since the Version 4. While being aware that RF is an ensemble learning method for the classification and/or non-linear regressions, many statistician and engineers do not know the availability of the missing data imputation. In this paper, we present the RF imputation algorithm, indicating that it works pretty well by comparing to kernel method on support vector machines. |
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| キーワード | （和） | 集団学習 / Random Forest / データ補完 / 欠測データ / MAR / / / |
| （英） | ensemble learning / Random Forest / data imputation / missing data / MAR / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 310, AI2011-21, pp. 25-30, 2011年11月. | |
| 資料番号 | AI2011-21 | |
| 発行日 | 2011-11-14 (AI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2011-21 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2011-11-21 - 2011-11-21 |
| 開催地（和） | 九州大学 伊都キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「コンテキストを意識した知識の利用」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2011-11-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Random Forestによるコンテキスト情報の補完について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Imputation of context data by using Random Forest |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 集団学習 / ensemble learning |
| キーワード(2)（和/英） | Random Forest / Random Forest |
| キーワード(3)（和/英） | データ補完 / data imputation |
| キーワード(4)（和/英） | 欠測データ / missing data |
| キーワード(5)（和/英） | MAR / MAR |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石岡 恒憲 / Tsunenori Ishioka / イシオカ ツネノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大学入試センター (略称： 大学入試センター) National Center for University Entrance Examinations (略称： NCUEE) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-11-21 13:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2011-21 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.310 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-11-14 (AI) |
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