講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-15 11:20
カラーペトリネットの学習に基づく予測プロセスのモデル化 ○川満歩貴・名嘉村盛和(琉球大) MSS2019-53 SS2019-37 |
抄録 |
(和) |
機械学習による予測の流れをより直感的に理解できるように、カラーペトリネットの学習に基づく予測プロセスのモデル化手法を提案する。
これにより、複数の事象の関係性から目的の事象がどれぐらいの確率で発生するのかを、機械学習の結果と同様に可視化可能となる。
応用事例として、三重県伊勢市にある飲食店の実データに対して、提案手法を用いて日別の客数の予測と各商品の売上数の予測の過程のモデル化を行った。
提案手法は、作成されたペトリネットモデルから説明変数ごとに目的変数の値への影響度合いを知ることができるなど有用性が高いことを示す。 |
(英) |
This paper presents a modeling approach to visualize the prediction process of machine learning based on learning colored Petri nets. The learning phase constructs a Petri net structure by feature selection, and extract a function specifying transition firing.
Our method allows us to understand quantitatively the relation between the causes and the prediction results. As an application example, we apply our approach to the prediction of the number of daily customers and their orders in a Japanese restaurant.
The experimental evaluation with real data shows the usefulness to understand the effect level of each feature for the prediction. |
キーワード |
(和) |
ペトリネット / カラーペトリネット / 機械学習 / 回帰問題 / 分類問題 / / / |
(英) |
Petri net / Colored Petri net / Machine Learning / Regression / Classification / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 361, MSS2019-53, pp. 73-78, 2020年1月. |
資料番号 |
MSS2019-53 |
発行日 |
2020-01-07 (MSS, SS) |
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) |
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MSS2019-53 SS2019-37 |