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本研究では，ルール集合に基づく知識獲得手法を中心に精度，解釈可能性，信頼性，公平性に関する手法の開発を行った．精度と解釈可能性の間にはトレードオフの関係があり，高精度な知識は解釈が困難である．一方，解釈が容易な知識は精度が低い．本研究では，解釈可能性の高いファジィ識別器の精度改善手法を開発した．また，確信度の低い識別結果を出力しない棄却オプションを用いた識別器設計も開発した．さらにデータから得られた知識の公平性を考慮する識別器設計の検討も行った．クラス不均衡データやマルチラベルデータへの拡張方法に関して検討し，数値実験を通して有効性を示した．
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