データマイニングツールKINO
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概要
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本稿ではデータマイニングツール KINO (Knowledge INference by Observation) について述べる。このツールはニューラルネットワークモジュール NNE (Neural Networks with Explanations)、決定木モジュール IDF (Induction of Decision trees with Fuzziness)、概念階層モジュール MCH (Multiple Classified concept Hierarchies)から構成されている。ニューラルネットワークモジュール NNEはニューラルネットワーク学習部とルール抽出部 NEX (Neural network EXplainer)から構成されている。このルール抽出部 NEXは学習後のニューラルネットワークから簡単で精度の良いルールを短時間で抽出するもので、学習後のニューラルネットワークがプラックボックスであるという欠点を解決するものである。これにより、精度良く学習されたニューラルネットに裏付けられたルール(仮説)を利用者に提示することによって、データに伏在する関連性、規則性等を発見することが可能になる。特にクラスが連続の時は決定木で学習ができないので、この場合の学習後のニューラルネットワークから抽出されたルール(仮説)の有効性は大きい。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-08-30
著者
-
月本 洋
(株)東芝システムソフトウエア技術研究所
-
森田 千絵
(株)東芝 研究開発センターシステム技術ラボラトリ
-
森田 千絵
株式会社東芝研究開発センター
-
月本 洋
東京電機大学
-
月本 洋
東芝研究開発センター
-
月本 洋
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
-
森田 千絵
(株)東芝
-
月本 洋
(株)東芝
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