カーネル法とランダム行列理論によるノイズ変数の除去
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概要
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変数選択は,学習の高速化や精度の向上のために用いることができるだけでなく,ある現象に影響を与える要因を検出し,検出した要素を精査したい時にも用いることができる.コスト削減のために,検出された要素が正確かつ最小限であることは重要であるが,既存の変数選択法では局所的な最適解しか得ることができない.そのため,選択したい変数の数を人為的に決定した上で変数選択を行うのが一般的である.そこで本研究では,そのような人為的決定を含まずに目的変数と関係を持つ説明変数の最小部分集合を自動的に推定する方法を提案し,提案手法の有効性を検証する.提案手法では,ヒルベルト-シュミット独立基準を用いて目的変数と説明変数の独立性を測り,得られた評価値が従う分布を推測した上で,ランダム行列理論のアイデアを応用してノイズ変数を推定する.なお本研究は,ヒルベルト-シュミット独立基準のパラメータ最適化に関する1つの指標にもなっている.
- 2013-02-25
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