JP5683430B2 - 連続値回帰分析において用いられる特徴を選択する方法 - Google Patents
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Description
特徴選択を実行した後、選択された特徴を回帰分析方法140の入力として用いることができる。この発明の特徴選択方法は、予測値に対して非線形関係を有する特徴を選択することができる。したがって、当然ながら選択された特徴に非線形回帰分析方法を用いる。
この発明の回帰分析は、最小絶対偏差及びl1正則化を用いた異分散(異なる分散を有する)サポートベクター回帰であり、トレーニングデータセットD110はM個の対のセット
この発明の方法は以下を用いる。
1.カテゴリーデータにも適用することができる特徴選択方法。これを「カテゴリー特徴選択方法」と呼ぶ。この発明の実施態様において、カテゴリーデータのためのこの発明の特徴選択方法としてRELIEFの一変形を用いる。
2.回帰分析方法。この発明の実施態様では、最小絶対偏差及びl1正則化を用いた異分散サポートベクター回帰を用いる。
Claims (5)
- 連続値回帰分析において用いられる特徴を選択する方法であって、
入力としてトレーニングデータセットを提供するステップであって、該トレーニングデータセットは特徴及び対応する目標値を含み、該目標値は連続しており、前記特徴ごとに1つの目標値が存在するものと、
閾値に対して各前記目標値を閾値処理及び離散化するステップであって、離散化された目標値を生成するものと、
前記離散化された目標値を用いて前記特徴にカテゴリー特徴選択を適用するステップであって、選択された特徴をもたらすものと、
を含み、
前記閾値処理及び離散化するステップは、前記目標値が分割される1つ又は複数の閾値に対するものであり、
単一の閾値を、前記トレーンングデータセットにおける前記目標値の中央値になるように選択するステップであって、結果として平衡の取れたクラスをもたらすものをさらに含み、
前記ステップはプロセッサにおいて実行される、方法。 - 前記選択された特徴を用いて連続値回帰分析を実行するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ又は複数の閾値は用途に特有の知識に基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記回帰分析は非線形である、請求項1に記載の方法。
- 前記回帰分析は最小絶対偏差及びl1正則化を用いた異分散サポートベクター回帰である、請求項1に記載の方法。
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