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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-06 10:00 セーフパターンプルーニングによるルールベースモデルの学習 加藤宏樹・○花田博幸（名工大）・竹内一郎（名工大/理研/物質・材料研究機構）  IBISML2017-98 |
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| 抄録 | （和） | 「年齢が20歳以上29歳以下, かつ体重が70kg以上80kg以下」というような「ルール」を説明変数として予測に用いるモデル (ルールベースモデル) の学習について考える. 学習データセットから生成される全てのルールの数は, 組合せ的に膨大になるため, その全てを用いて学習することは困難である. そこで本研究では, ルールベースモデルの学習を, パターンマイニング問題における予測モデルを学習する問題に帰着させ, セーフパターンプルーニングという手法を用いたルールベースモデルの学習手法を提案する. また, いくつかのベンチマークデータを使った数値実験を通してその有用性を示す. |
| （英） | We consider learning the prediction model called ''rule-base model''. Rule-base model is the model which uses ''rules'' as explanatory variables. Here a ''rule'' must be described as, for example, ''one's age is 20-29 years old and his/her weight is 70-80kg''. Because the number of rules that can be created from the training data set is enormous by its combinatorial nature, it is difficult to learn the model by using all of them. In this study, we propose a method which can learn rule-base models by converting the learning to the predictive pattern mining problem and using the method called Safe Pattern Pruning (SPP). Furthermore, we confirm its usefulness through numerical experiments. | |
| キーワード | （和） | ルールベースモデル / スパース学習 / セーフスクリーニング / セーフパターンプルーニング / 経験損失最小化 / / / |
| （英） | Rule-base model / Sparse learning / Safe screening / Safe pattern pruning / Empirical risk minimization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 475, IBISML2017-98, pp. 55-62, 2018年3月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-98 | |
| 発行日 | 2018-02-26 (IBISML) | |
| 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 | IBISML2017-98 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2018-03-05 - 2018-03-06 |
| 開催地（和） | 九州大学 西新プラザ |
| 開催地（英） | Nishijin Plaza, Kyushu University |
| テーマ（和） | 統計数理・機械学習・データマイニング・一般 |
| テーマ（英） | Statisitical Mathematics, Machine Learning, Data Mining, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-03-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | セーフパターンプルーニングによるルールベースモデルの学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning rule-base model by Safe Pattern Pruning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ルールベースモデル / Rule-base model |
| キーワード(2)（和/英） | スパース学習 / Sparse learning |
| キーワード(3)（和/英） | セーフスクリーニング / Safe screening |
| キーワード(4)（和/英） | セーフパターンプルーニング / Safe pattern pruning |
| キーワード(5)（和/英） | 経験損失最小化 / Empirical risk minimization |
| 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） | 加藤 宏樹 / Hiroki Kato / カトウ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 花田 博幸 / Hiroyuki Hanada / ハナダ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/理化学研究所/物質・材料研究機構 (略称： 名工大/理研/物質・材料研究機構) Nagoya Institute of Technology/RIKEN/National Institute for Materials Science (略称： Nagoya Inst. of Tech./RIKEN/NIMS) |
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| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2018-03-06 10:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-98 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.475 |
| ページ範囲 | pp.55-62 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-02-26 (IBISML) |
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