JP7070584B2 - 判別モデル生成装置、判別モデル生成方法および判別モデル生成プログラム - Google Patents
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Description
図1は、本発明による判別モデル生成装置の第1の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の判別モデル生成装置100は、記憶部10と、ラベル算出部20と、学習器30とを備えている。
次に、本発明による判別モデル生成装置の第2の実施形態を説明する。第1の実施形態では、ラベル算出部20が、各学習データについて、目的変数の値としきい値との差に応じて正例らしさまたは負例らしさを表すラベルを算出する方法を説明した。本実施形態では、各学習データについて、正例のデータとしたときの重み(正例の重み)と、負例のデータとしたときの重み(負例の重み)をそれぞれラベルとして算出する方法を説明する。
次に、本発明による判別モデル生成装置の第3の実施形態を説明する。本実施形態では、複数の判別モデルを学習し、より評価の高い判別モデルを選択する方法を説明する。図9は、本発明による判別モデル生成装置の第3の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の判別モデル生成装置300は、記憶部10と、算出部22と、学習器32と、評価部40とを備えている。記憶部10が記憶する内容は、第1の実施形態と同様である。
次に、本発明の第4の実施形態を説明する。第1の実施形態から第3の実施形態では、算出されたラベルに基づいて判別モデルを生成する判別モデル生成装置について説明した。一方、学習データに対応付けるラベルを算出する機能で一つの装置が実現されていてもよい。
20 ラベル算出部
21 重み算出部
22 算出部
30,31,32 学習器
40 評価部
100,200,300 判別モデル生成装置
400 ラベル生成装置
Claims (7)
- 正例または負例を判別するためのしきい値と、学習データに含まれる目的変数の値との差に応じて、当該学習データに付加するラベルを算出する算出部と、
算出されたラベルを対応付けた学習データを用いて、判別モデルを学習する学習部とを備え、
前記算出部は、学習データから、前記目的変数の値に関わらず、正例のデータおよび負例のデータを生成し、前記目的変数の値が前記しきい値に比べて大きくなるほど大きくなるように正例の重みをラベルとして算出し、前記目的変数の値が前記しきい値に比べて小さくなるほど大きくなるように負例の重みをラベルとして算出する
ことを特徴とする判別モデル生成装置。 - 算出部は、正例の重みの合計および負例の重みの合計に基づいて、当該正例の重みおよび負例の重みを調整する
請求項1記載の判別モデル生成装置。 - 算出部は、目的変数について単調非減少、かつ、値域が0から1の間の値をとる関数を用いて、ラベルを算出する
請求項1または請求項2記載の判別モデル生成装置。 - 算出部は、学習データに含まれる目的変数の値としきい値とを比較したときに負例と判別される当該学習データについて、正例らしさを表すラベルを算出する
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の判別モデル生成装置。 - 算出部は、目的変数の値がしきい値と等しい場合に正例らしさおよび負例らしさが同等になるシグモイド関数を用いてラベルを算出する
請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の判別モデル生成装置。 - 正例または負例を判別するためのしきい値と、学習データに含まれる目的変数の値との差に応じて、当該学習データに付加するラベルを算出し、
算出されたラベルを対応付けた学習データを用いて、判別モデルを学習し、
前記ラベルを算出する際、学習データから、前記目的変数の値に関わらず、正例のデータおよび負例のデータを生成し、前記目的変数の値が前記しきい値に比べて大きくなるほど大きくなるように正例の重みをラベルとして算出し、前記目的変数の値が前記しきい値に比べて小さくなるほど大きくなるように負例の重みをラベルとして算出する
ことを特徴とする判別モデル生成方法。 - コンピュータに、
正例または負例を判別するためのしきい値と、学習データに含まれる目的変数の値との差に応じて、当該学習データに付加するラベルを算出する算出処理、および、
算出されたラベルを対応付けた学習データを用いて、判別モデルを学習する学習処理とを実行させ、
前記算出処理で、学習データから、前記目的変数の値に関わらず、正例のデータおよび負例のデータを生成させ、前記目的変数の値が前記しきい値に比べて大きくなるほど大きくなるように正例の重みをラベルとして算出させ、前記目的変数の値が前記しきい値に比べて小さくなるほど大きくなるように負例の重みをラベルとして算出させる
ための判別モデル生成プログラム。
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