JP6918397B1 - 情報処理装置、方法、プログラム及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
(1.1 構成)
図1乃至図3を参照しつつ、本実施形態のハードウェア構成について説明する。
次に、図4乃至図8を参照しつつ、情報処理装置100の動作について説明する。
上述の実施形態においては、学習対象データ数に拘らず、一定の分割手法を使用したが、本発明はそのような構成に限定されない。従って、例えば、学習対象データの数に応じて分割手法を切り替えてもよい。
2 記憶部
3 通信部
4 入力部
5 表示制御部
6 音声出力部
7 I/O部
11 学習対象データ取得部
12 決定木生成処理部
13 記憶処理部
15 入力データ取得部
16 推論処理部
17 データ出力部
21 学習対象データ取得部
22 決定木生成処理部
23 記憶出力部
28 切替処理部
100 情報処理装置
200 情報処理装置(変形例)
Claims (9)
- 分割対象データ群に基づいて機械学習に利用される木構造を生成するための情報処理装置であって、
前記木構造を構成し前記分割対象データ群を保持するノードにおいて、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータに基づいてデータ分割基準候補を生成することにより、複数のデータ分割基準候補を生成する、候補生成部と、
前記複数のデータ分割基準候補に基づいて、前記分割対象データ群の分割を行い、複数のデータ分割結果を生成する、データ分割部と、
各前記データ分割結果を評価してそれぞれ評価結果を生成する、評価部と、
各前記評価結果に基づいて、前記複数のデータ分割基準候補のうちの1つをデータ分割基準として決定する、分割基準決定部と、を備え、
前記データ分割基準候補は、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータの平均値、又は、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータの最小値と最大値の間の任意の値のいずれかである、情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、さらに、
前記分割対象データ群のデータ数が所定数以上である場合に、前記データ分割基準候補の生成アルゴリズムを切り替える切替信号を生成する、切替部を備える、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記機械学習の手法は決定木である、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記機械学習の手法は、複数の木構造を利用するアンサンブル学習である、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記アンサンブル学習の手法は、木構造を利用したバギング又はブースティングのいずれか1つ若しくはその組み合わせである、請求項4に記載の情報処理装置。
- 前記アンサンブル学習の手法は、ランダムフォレストである、請求項4に記載の情報処理装置。
- 分割対象データ群に基づいて機械学習に利用される木構造を生成するための情報処理方法であって、
前記木構造を構成し前記分割対象データ群を保持するノードにおいて、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータに基づいてデータ分割基準候補を生成することにより、複数のデータ分割基準候補を生成する、候補生成ステップと、
前記複数のデータ分割基準候補に基づいて、前記分割対象データ群の分割を行い、複数のデータ分割結果を生成する、データ分割ステップと、
各前記データ分割結果を評価してそれぞれ評価結果を生成する、評価ステップと、
各前記評価結果に基づいて、前記複数のデータ分割基準候補のうちの1つをデータ分割基準として決定する、分割基準決定ステップと、を備え、
前記データ分割基準候補は、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータの平均値、又は、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータの最小値と最大値の間の任意の値のいずれかである、情報処理方法。 - 分割対象データ群に基づいて機械学習に利用される木構造を生成するための情報処理プログラムであって、
前記木構造を構成し前記分割対象データ群を保持するノードにおいて、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータに基づいてデータ分割基準候補を生成することにより、複数のデータ分割基準候補を生成する、候補生成ステップと、
前記複数のデータ分割基準候補に基づいて、前記分割対象データ群の分割を行い、複数のデータ分割結果を生成する、データ分割ステップと、
各前記データ分割結果を評価してそれぞれ評価結果を生成する、評価ステップと、
各前記評価結果に基づいて、前記複数のデータ分割基準候補のうちの1つをデータ分割基準として決定する、分割基準決定ステップと、を備え、
前記データ分割基準候補は、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータの平均値、又は、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータの最小値と最大値の間の任意の値のいずれかである、情報処理プログラム。 - 分割対象データ群に基づいて機械学習に利用される木構造を生成するための情報処理システムであって、
前記木構造を構成し前記分割対象データ群を保持するノードにおいて、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータに基づいてデータ分割基準候補を生成することにより、複数のデータ分割基準候補を生成する、候補生成部と、
前記複数のデータ分割基準候補に基づいて、前記分割対象データ群の分割を行い、複数のデータ分割結果を生成する、データ分割部と、
各前記データ分割結果を評価してそれぞれ評価結果を生成する、評価部と、
各前記評価結果に基づいて、前記複数のデータ分割基準候補のうちの1つをデータ分割基準として決定する、分割基準決定部と、を備え、
前記データ分割基準候補は、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータの平均値、又は、前記分割対象データ群から任意に選択された複数のデータの最小値と最大値の間の任意の値のいずれかである、情報処理システム。
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