Random Forestによるコンテキスト情報の補完について(「コンテキストを意識した知識の利用」及び一般)
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概要
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コンテキストウエアサービスを考える場合に,行うべきサービスを応答変数,得られるコンテキスト情報を説明変数とすれば,通常の場合,説明変数であるコンテキスト情報には欠測データが多く含まれている.欠測データを取り扱う方法には多くの方法があるが,Missing at random (MAR;欠測するかどうかは欠測値に依存せずに観測値に依存する)の仮定を暗黙におくRandom Forest (RF)の手法は,Missing completely at random (MCAR;欠測するかどうかはモデリングに用いている変数に依存しない)よりは,通常の場合,より妥当な結果を導くことは明らかで,このRFがコンテキストウエアサービスにも有効であると予想される.RFはBreiman (2001)によって提案された分類や非線形回帰のための集団学習の方法の一つであるが,Ver.4から(説明変数の)欠測値の推測に使えるようになっている.本発表では,あまり知られていないと思われるRFによるデータ補完のアルゴリズムを,統計学の視点を交え紹介するとともに,このRFによるコンテキスト情報の補完の方法がうまく動作することを,同じ機械学習の一つであるKernal法によるサポートベクターマシンとの性能比較を行いながら示す.
- 2011-11-14
著者
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