JP7069029B2 - 自動予測システム、自動予測方法および自動予測プログラム - Google Patents
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Description
図1は、本発明による自動予測システムの一実施形態を示すブロック図である。本実施形態の自動予測システム100は、入力部10と、選択部20と、関係推定部30と、特徴量設計部40と、特徴量生成部50と、モデル設計部60と、予測部70と、記憶部80とを備えている。
20 選択部
30 関係推定部
40 特徴量設計部
50 特徴量生成部
60 モデル設計部
70 予測部
80 記憶部
100 自動予測システム
Claims (7)
- リレーショナルデータを表わす表から、目的変数を含む第一の表と当該第一の表と異なる第二の表を特定し、前記第一の表および前記第二の表から特徴量を生成するための特徴量生成関数を作成する特徴量設計部と、
前記特徴量生成関数を前記リレーショナルデータに適用して特徴量を生成する特徴量生成部と、
生成された特徴量に基づいて予測モデルを学習する学習部とを備えた
ことを特徴とする自動予測システム。 - 特徴量設計部は、第一の表と第二の表の行の対応条件を表わす対応条件要素、および、第二の表に含まれる各列のデータを目的変数ごとに集約する集約方法を表わす集約方法要素の組合せを生成することで、特徴量生成関数を作成する
請求項1記載の自動予測システム。 - 特徴量設計部は、第二の表に含まれる行の抽出条件を表わす条件式を含む抽出条件要素、第一の表と第二の表の行の対応条件を表わす対応条件要素、および、第二の表に含まれる各列のデータを目的変数ごとに集約する集約方法を表わす集約方法要素の組合せを生成することで、特徴量生成関数を作成する
請求項1記載の自動予測システム。 - リレーショナルデータから、目的変数を含む表、当該表において目的変数とする列および集約方法要素で対象とする集約単位の列であるキー列の指定を受け付ける選択部を備えた
請求項2または請求項3記載の自動予測システム。 - 予測モデルを用いて目的変数が示す対象の予測を行う予測部を備えた
請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の自動予測システム。 - リレーショナルデータから目的変数に影響を及ぼし得る変数である特徴量を設計し、
リレーショナルデータを表わす表から、目的変数を含む第一の表と当該第一の表と異なる第二の表を特定し、
前記第一の表および前記第二の表から特徴量を生成するための特徴量生成関数を作成し、
前記生成された特徴量関数を前記リレーショナルデータに適用して前記特徴量を生成し、
生成された特徴量に基づいて予測モデルを学習する
ことを特徴とする自動予測方法。 - コンピュータに、
リレーショナルデータから目的変数に影響を及ぼし得る変数である特徴量を設計し、
リレーショナルデータを表わす表から、目的変数を含む第一の表と当該第一の表と異なる第二の表を特定し、
特定された第一の表および第二の表から特徴量を生成するための特徴量生成関数を作成し、
前記作成された特徴量生成関数を前記リレーショナルデータに適用して特徴量を生成し、
生成された特徴量に基づいて予測モデルを学習する
ための方法を実行させるための自動予測プログラム。
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