不完全センサデータの重回帰における変数選択手法(無線分散ネットワーク,一般)
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概要
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参加型センシング環境で集めたセンサデータは,不確実なセンシング行為に起因して,時刻や場所,センサの種類の欠損を含む.我々は,このような欠損値を重回帰で精度高く推定するために,不完全データにおける変数選択手法を提案する.提案手法は,学習データから変数のうち推定したい欠損値と相関性の低い変数を除き,次に残りの変数の値が揃ったデータを新たな学習データとして設定する,という2つの処理を交互に繰り返すことで,推定精度の向上に寄与する変数に絞り込む.実験評価により提案手法は変数の絞込み処理のたびに学習データ量を増やし,推定精度を向上していることを確認した.
- 2012-10-10
著者
-
山本 淳
NTT未来ねっと研究所
-
山本 淳
日本電信電話株式会社nttねっと研究所
-
山本 淳
九州大学大学院システム情報科学府
-
川崎 仁史
日本電信電話株式会社ntt未来ねっと研究所
-
倉沢 央
日本電信電話株式会社NTT未来ねっと研究所
-
佐藤 浩史
日本電信電話(株):早稲田大学
-
中村 元紀
日本電信電話(株)
-
松村 一
日本電信電話(株)
-
中村 元紀
NTT未来ネット研究所
-
山本 淳
日本電信電話株式会社 NTT未来ねっと研究所
-
川崎 仁史
日本電信電話株式会社
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