局所線形・交互作用構造を考慮したルールに基づく非線形回帰の開発とRWDへの応用

• 研究課題/領域番号: 25K15021
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連
• 研究機関: 和歌山県立医科大学
• 研究代表者: 下川 敏雄 和歌山県立医科大学, 医学部, 教授 (00402090)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: アンサンブル樹木法 / 治療効果モデル / 異質性治療効果 / サブグループ同定法

研究開始時の研究の概要

大規模データに対する教師あり学習の代表的な方法が，アンサンブル学習法である．アンサンブル学習法は，高い予測確度を有するものの，推定モデルの解釈が困難である．Friedman & Popescu (2008)は，高い予測確度を保持しながらアンサンブル学習法のブラックボックス化を緩和する方法として，ルール・アンサンブル法(RuleFit法)を提案している．他方，RuleFit法の研究は，連続アウトカムの範疇で議論されることが多く，医療分野のなかで散見される，2値，生存時間，計数値のアウトカムへの展開は少ない．本研究では，様々なアウトカムに対応するためのRuleFit法の拡張手法を開発する．