客観的指標群に基づくルール評価支援手法の評価 : 慢性肝炎データマイニング結果を対象として(医療のためのマイニングと知識の活用, <特集>「安全・安心な社会生活の実現に向けた知識の活用とソフトウェア開発支援」及び一般)

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概要

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我々は, データマイニングの後処理過程におけるルール評価作業を支援するため, ルールを数理的に評価する値(客観的指標)を複数組み合わせたルール評価モデルを用いる手法を提案してきた.ルール評価作業は一般に専門家の専門的知識に基づく手作業によって行われる非常にコストの高い作業である.また, 多数のルールがマイニング過程によって出力された場合など, 価値のあるルールの選別が困難になる.このような課題に対し, 我々は, ルールを評価する客観的指標に基づいたルール評価モデルを学習アルゴリズムによって構築する手法を開発した.本手法を慢性肝炎データセットにおけるデータマイニング結果に適用し, 学習アルゴリズムによるルール評価モデルの性能評価を行う.さらに, データマイニング過程の推移とルール評価モデルの性能および内容の変化について示し, 考察する.
社団法人電子情報通信学会の論文
2006-01-17

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