| 講演名 | 2022-06-27 全変動正則化付き加法累積ロジットモデル 伊従 寛哉(東大), 松島 慎(東大), |
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| 抄録(和) | 医学研究や社会科学などの実質科学分野ではデータが順序尺度で得られることが少なくない. 目的変数がこのような順序尺度で与えられるような問題を順序回帰とよび，回帰問題とも分類問題とも違った特徴を持つ．順序回帰問題の教師あり学習においては，未知のデータに対する予測性能の高さとともに，学習したモデルが解釈性を持つことも重要である．本稿では解釈性と予測性能の両方に優れた全変動正則化付きの加法モデルを順序回帰問題に対して拡張し，予測性能と解釈性の両方に優れている全変動正則化付き加法累積ロジットモデル(TVACLM)を提案する． |
| 抄録(英) | In many fields such as medical research and social science, data on an ordinal scale are often obtained. Problems in which the target variable is given on the ordinal scale are called ordinal regression. Ordinal regression has different characteristics from those of regression and classification problems. In supervised learning of the ordinal regression problems, interpretability of the learned model is very important as well as its predictive performance. In this paper, we extend the generalized additive model with total variation regularization to ordinal regression problems and propose a additive cumulative logit model with total varition regularization (TVACLM) that achieves good performance in both perspectives from interpretability and prediction. |
| キーワード(和) | 順序回帰 / 解釈性 / 加法モデル / 全変動正則化 |
| キーワード(英) | Ordinal regression / interpretability / additive model / total variation regularization |
| 資料番号 | NC2022-8,IBISML2022-8 |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / IBISML / IPSJ-BIO / IPSJ-MPS |
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| 開催期間 | 2022/6/27(から3日開催) |
| 開催地（和） | 琉球大学50周年記念館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 杉山 将(東大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(東京都市大学) / 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) / Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) / 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Bioinformatics and Genomics / Special Interest Group on Mathematical Modeling and Problem Solving |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 全変動正則化付き加法累積ロジットモデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Additive Cumulative Link Model with Total Variation Regularization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 順序回帰 / Ordinal regression |
| キーワード(2)（和/英） | 解釈性 / interpretability |
| キーワード(3)（和/英） | 加法モデル / additive model |
| キーワード(4)（和/英） | 全変動正則化 / total variation regularization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 伊従 寛哉 / Hiroya Iyori |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) the University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松島 慎 / Shin Matsushima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) the University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 発表年月日 | 2022-06-27 |
| 資料番号 | NC2022-8,IBISML2022-8 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NC-89,IBISML-90 |
| ページ範囲 | pp.69-75(NC), pp.69-75(IBISML), |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) |