2009 Fiscal Year Annual Research Report
専門家の評価基準に適応するルール評価支援システムの開発
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20700139
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| Research Institution | Shimane University |
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Principal Investigator |
阿部 秀尚 Shimane University, 医学部, 助教 (00397853)
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| Keywords | データマイニング / ルール評価支援 / ルール評価指標 / メタ学習 |
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| Research Abstract |
本年度は,多数のif-thenルールに対して専門家が繰り返しルール評価を行うという想定の下,より適応的に正確なモデルを学習アルゴリズムによって生成するための基準について開発を行った.ここで学習されるモデルは,専門家の評価基準をルール評価指標の値を基に評価ラベルを予測するルール評価モデルである.まず,昨年度までの研究成果を基に,ルール評価指標の実用上の類似グループを用いた評価モデル構築の可能性を考え,主成分分析によって求めた類似グループによるルール評価モデルが個々のルール評価指標によるものと同等の精度となることを示した.つぎに,専門家による評価基準の変化をさらに計量的に得ることを考え,ルール評価指標の値と評価によるラベルの関係の変化からデータセットの類似性を判別する手法を提案した.本手法を広く機械学習分野で用いられる共通データセットに適用し,34種類のデータセットの類似性を従来のデータセットの特徴量による分類と比較して,本手法による分類がより正確であることを示した.また,本年度は過去に医師から得られた評価基準を用いたが,より長期間の変化を想定し,テキストに対する計量化指標の傾向についても検討を行った.
以上より,専門家によるルール評価支援の初期段階において必要な評価をより迅速に得ることを可能とした.さらに,専門家のルール評価基準の変移をルール評価モデルに再びルール評価指標を適用することにより検出することが可能となった.これらの結果は,プロトタイプシステムで実現したが,雑誌論文(Abe 2010)で述べたように,今後はこれまでの成果を適用した実システムの実装が期待される.
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Research Products
(5 results)
