研究課題
若手研究(B)
多くの変数の中から，データの分類などに有用となる少数の変数を取り出す手法を，変数選択と呼ぶ．この変数選択において，データサンプルが少し変わっただけで選択される変数が大きく変わってしまうという，安定性の問題が指摘されている．本研究では，この変数選択の安定性の問題の解決を目的とした．変数選択によって得られたばらついた結果の中から，真に有用な変数を定める枠組の構築に取り組んだ．
知能情報学、機械学習、理論神経科学
変数選択は，医学・工学・理学等多くの場面で使用されている．例えば，遺伝子解析では，変数選択によって，特定の病気に将来なりやすいかどうか識別するのに有用な遺伝子を選び出すことが可能である．変数選択の安定性の問題を解消し，信頼性を高めることにより，より確度の高い病気リスク診断などへの発展が期待される．また，本研究の過程で開発した可視化やクラスタリングの手法は，変数選択に限らず，多くのデータ分析に適用可能なものもあり，幅広い分野での応用が期待される．
