研究課題
がんの診断やネットワーク不正侵入の検知等，多岐に渡る分野に共通して，少数の危機的事例(少数クラス)と多数の通常的事例(多数クラス)の分類が求められる．しかし，通常の分類器はデータの不均衡性に強い影響を受け，少数クラスの見落としを生じる．過去に不均衡データ分類器が提案されたが，多くは経験則やタスク依存の知識に基づき，各クラスの性能とクラス間の性能バランスにも問題があった．本課題ではこれらの問題を解決すべく，汎用性と高性能を兼ね備えた不均衡データ分類器の開発に取り組んだ．我々は昨年度までに，カーネルロジスティック回帰(KLOGR)，最小分類誤り学習・一般化確率的勾配法(MCE/GPD)，混同行列(CM)を融合した新しい不均衡データ分類器であるCM-KLOGRを提案した．そして，その理論構築・定式化，ソフトウェア開発・動作確認を行った．また，CM-KLOGRの有効性を検証する実験の試行，および，学術論文の執筆も開始した．最終年度である今年度は，昨年度後半に試行した検証実験の条件(評価の枠組み，比較対象，用いるデータセット等)を検討・改善し，KLOGR，サポートベクターマシン(SVM)，不均衡データ分類用の前処理手法であるサンプリング法を組み込んだKLOGR，同じくサンプリング法を組み込んだSVMを比較対象として，不均衡データの分類性能を詳細に調べた．その結果，CM-KLOGRは比較対象よりも高い分類性能を達成し，昨年度後半の試行で示唆された有効性をより明確に確認できた．さらに，本課題の全ての研究成果をとりまとめて公表すべく，学術論文を執筆投稿した．その結果，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineeringに採択されて出版に至った．
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すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件)
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
巻: vol.29, no.9 ページ: 1806-1819
10.1109/TKDE.2017.2682249
