| 講演名 | 2003/9/7 Decision Tree Graph-Based Inductionによる肝炎データからの診断知識の抽出(<特集>「アクティブマイニング」及び一般) ジアムサクン ワロドム, 吉田 哲也, 大原 剛三, 元田 浩, 鷲尾 隆, |
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| 抄録(和) | Decision Tree Graph-Based Induction (DT-GBI法)はグラフ構造データから決定木を構築する手法である。DT-GBI法では、部分グラフ(分類に効果的なパターン)を逐次ペア拡張(チャンキング)により抽出し、決定木の各ノードでの分岐パターンとして使用する。DT-GBI法を千葉大学付属病院より提供された肝炎データセットに適用した。実験1では、線維化の段階(程度)をクラスとし、血液検査の時系列のみで第4段階(肝硬変)の患者とそれ以外の段階の患者を分類する決定木を構築し、第2実験では、肝炎の型(BまたはC)をクラスとし、第1実験と同様に肝炎の型を分類する決定木を構築する。初期実験の結果で得られた決定木,分類に効く検査パターンおよび予測精度を報告する。 |
| 抄録(英) | Decision Tree Graph-Based Induction (DT-GBI) is a technique for constructing a decision tree from graph-structured data. In DT-GBI, substructures (discriminative patterns) are extracted by stepwise pair expansion (pair-wise chunking) and used as test attributes at nodes of a decision tree. We applied DT-GBI to a classification task of hepatitis data. In the first experiment, the stages of fibrosis are used as classes and a decision tree is constructed for discriminating patients with F4 (cirrhosis) from patients with the other stages using only the time sequence data of blood inspection. In the second experiment, the types of hepatitis (B and C) are used as classes and a decision tree is constructed by DT-GBI as in the first experiment. The preliminary results of experiments, both constructed decision trees and their predictive accuracies, are reported in this paper. |
| キーワード(和) | データマイニング / グラフ構造データ / Decision Tree Graph-Based Induction (DT-GBI法) |
| キーワード(英) | Data mining / graph-structured data / Decision Tree Graph-Based Induction (DT-GBI) |
| 資料番号 | AI2003-40 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2003/9/7(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | Decision Tree Graph-Based Inductionによる肝炎データからの診断知識の抽出(<特集>「アクティブマイニング」及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extracting Diagnostic Knowledge from Hepatitis Data by Decision Tree Graph-Based Induction |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データマイニング / Data mining |
| キーワード(2)（和/英） | グラフ構造データ / graph-structured data |
| キーワード(3)（和/英） | Decision Tree Graph-Based Induction (DT-GBI法) / Decision Tree Graph-Based Induction (DT-GBI) |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | ジアムサクン ワロドム / Warodom GEAMSAKUL |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学産業科学研究所 Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉田 哲也 / Tetsuya YOSHIDA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学産業科学研究所 Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大原 剛三 / Kouzou OHARA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学産業科学研究所 Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 元田 浩 / Hiroshi MOTODA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 大阪大学産業科学研究所 Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 鷲尾 隆 / Takashi WASHIO |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 大阪大学産業科学研究所 Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University |
| 発表年月日 | 2003/9/7 |
| 資料番号 | AI2003-40 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 304 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |