医療データマイニングにおけるルールの興味深さの検討(9月15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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本研究では,実証実験によってルールの興味深さ指標の性能を調べ,システムと人間のインタラクションを通した知識発見支援に利用できるかを検討した.実験では,慢性肝炎の検査データから得たルールに対して,専門家,および,今回選定した指標が与えた評価を比較した.その結果,本実験条件では,全事例を用いて条件部と結論部の依存性を算出する指標の性能が高く,依存性と一般性の両方を考慮する指標の性能が低かった.全体傾向としては,今回の指標は専門家が求める興味深いルールをある程度検出できると分かり,システムと人間のインタラクションヘの応用の指針が得られた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2003-09-14
著者
-
山口 高平
静岡大学情報学部
-
横井 英人
香川大学医学部附属病院 医療情報部
-
横井 英人
千葉大学医学部附属病院医療情報部
-
大崎 美穂
静岡大学情報学部,静岡大学大学院情報学研究科
-
佐藤 芳紀
静岡大学情報学部,静岡大学大学院情報学研究科
-
北口 真也
静岡大学情報学部,静岡大学大学院情報学研究科
-
大崎 美穂
同志社大学工学部
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