JPWO2018207259A1 - 情報処理システム、情報処理装置、予測モデル抽出方法および予測モデル抽出プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
標準化後の個々のデータ = (個々のデータ − 平均値)/標準偏差
図2は、本発明による情報処理システムの第1の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の情報処理システム100は、受付部10と、抽出部20と、記憶部30と、表示制御部40と、表示装置50とを備えている。
次に、本発明による情報処理システムの第2の実施形態を説明する。第1の実施形態では、説明変数ごとに予測モデルを表示する方法を説明した。一方、予測に用いられる説明変数は、その数が非常に多くなることも想定される。すなわち、分析に用いられる要因を細かくしすぎると、説明変数の種類が非常に膨大になり、解釈性に影響を及ぼす可能性がある。
次に、本発明による情報処理システムの第3の実施形態を説明する。第1の実施形態および第2の実施形態では、変数の重みとして係数を利用する方法を説明した。本実施形態では、説明変数の実測値を考慮する点において第1の実施形態および第2の実施形態と異なる。
売上数= −11.3*(A店近傍における当該月の最高気温)+60*(A店近傍における当該日の総降水量)+130
次に、本発明による情報処理システムの第4の実施形態を説明する。第4の実施形態の構成は、第1の実施形態の構成と同様である。ただし、本実施形態の情報処理システムは、適用される変数の値(実測値)に応じて線形回帰式が特定される予測モデルを用いる。実測値に応じて線形回帰式が特定される予測モデルとして、例えば、サンプルに応じて1つの線形回帰式を特定する場合分け付き予測モデルが挙げられる。
Ryohei Fujimaki, Satoshi Morinaga, Hiroshi Tamano, “Fully-Automatic Bayesian Piecewise Sparse Linear Models”, Proceedings of the 17th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2014.
20 抽出部
30 記憶部
40,41 表示制御部
50 表示装置
60 集約部
61 算出部
100,200,300,400 情報処理システム
Claims (14)
- 複数の分類により特定される予測モデルであって、予測対象の値を予測するための予測モデルを複数記憶する記憶部と、
前記複数の分類の少なくとも一つを受け付ける受付部と、
前記受付部により受け付けられた分類に基づいて、前記記憶部から予測モデルを抽出する抽出部とを備えた
ことを特徴とする情報処理システム。 - 複数の分類の少なくとも一つは階層構造を有しており、
受付部は、前記階層構造を有する分類についての上位階層の分類を受け付け、
抽出部は、前記上位階層の分類に基づいて、記憶部から前記上位階層の分類に包含される下位階層の分類により特定される複数の予測モデルを抽出する
請求項1記載の情報処理システム。 - 複数の分類は、商品またはサービスに関する分類、地理的要因に関する分類および時間的要因に関する分類を含む
請求項1または請求項2記載の情報処理システム。 - 予測対象は、ある商品がある店舗または地域において、モデルの運用スパン中にどの程度売れるかを示す
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 予測モデルは、予測対象に影響し得る変数と、当該変数に係る重みとを、それぞれ複数含んで構成される
請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 変数と当該変数が属するカテゴリとの対応関係を記憶するカテゴリ記憶部と、
抽出された予測モデルについて、当該予測モデルに含まれる複数の変数の重みを前記変数に対応するカテゴリごとに集約する集約部とを備えた
請求項1から請求項5のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 抽出された予測モデルについて、当該予測モデルに含まれる変数の係数と当該変数の値との積を、当該変数の重みとして、当該変数ごとに算出する算出部を備えた
請求項1から請求項6のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 抽出された予測モデルに含まれる変数と当該変数の重みとを関連付けて表示装置に表示させる表示制御部を備えた
請求項1から請求項7のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 予測モデルは、場合分け付き予測モデルであり、
前記場合分け付き予測モデルは、複数の線形回帰式と、変数の値に基づいて当該複数の線形回帰式の中から予測に用いる線形回帰式を選択するルールを規定した回帰式選択ルールとを含んで構成される
請求項1から請求項8のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 抽出された場合分け付き予測モデルを表示装置に表示させる表示制御部を備え、
前記表示制御部は、前記場合分け付き予測モデルに含まれる複数の線形回帰式のそれぞれについて、前記線形回帰式が予測処理に用いられた頻度を当該線形回帰式に関連付けて表示させる
請求項9記載の情報処理システム。 - 抽出された場合分け付き予測モデルを表示装置に表示させる表示制御部を備え、
受付部は、表示された前記場合分け付き予測モデルに対する指定を受け付け、
前記表示制御部は、指定を受け付けた箇所に応じて、当該場合分け付き予測モデルの内容を示す情報を表示装置に表示させる
請求項9または請求項10記載の情報処理システム。 - 複数の分類の少なくとも一つを受け付ける受付部と、
前記複数の分類により特定される予測モデルであって、予測対象の値を予測するための予測モデルを、複数記憶する記憶部から、前記受付部により受け付けられた分類に基づいて、前記予測モデルを抽出する抽出部とを備えた
ことを特徴とする情報処理装置。 - 複数の分類の少なくとも一つを受け付け、
前記複数の分類により特定される予測モデルであって、予測対象の値を予測するための予測モデルを、複数記憶する記憶部から、受け付けられた前記分類に基づいて、前記予測モデルを抽出する
ことを特徴とする予測モデル抽出方法。 - コンピュータに、
複数の分類の少なくとも一つを受け付ける受付処理、および、
前記複数の分類により特定される予測モデルであって、予測対象の値を予測するための予測モデルを、複数記憶する記憶部から、前記受付処理で受け付けられた分類に基づいて、前記予測モデルを抽出する抽出処理
を実行させるための予測モデル抽出プログラム。
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