Decision Tree Graph-Based Inductionによる肝炎データからの診断知識の抽出(9月14日)(<特集>「アクティブマイニング」及び一般)
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概要
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Decision Tree Graph-Based Induction (DT-GBI法)はグラフ構造データから決定木を構築する手法である。 DT-GBI法では、部分グラフ(分類に効果的なパターン)を逐次ペア拡張(チャンキング)により抽出し、決定木の各ノードでの分岐パターンとして使用する。DT-GBI法を千葉大学付属病院より提供された肝炎データセットに適用した。実験1では、線維化の段階(程度)をクラスとし、血液検査の時系列のみで第4段階(肝硬変)の患者とそれ以外の段階の患者を分類する決定木を構築し、第2実験では、肝炎の型(BまたはC)をクラスとし、第1実験と同様に肝炎の型を分類する決定木を構築する。初期実験の結果で得られた決定木,分類に効く検査パターンおよび予測精度を報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-09-14
著者
-
吉田 哲也
北海道大学大学院情報科学研究科
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所知能システム科学研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所
-
元田 浩
大阪大学産業科学研究所
-
大原 剛三
大阪大学産業科学研究所
-
吉田 哲也
大阪大学産業科学研究所
-
ジアムサクン ワロドム
大阪大学産業科学研究所
-
元田 浩
現在 大阪大学産業科学研究所
-
大原 剛三
現在 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
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