講演情報
[1Yin-B-60]ルールベース確率予測モデルと反実仮想シミュレーションによる個別事例分析方法
〇小田 朱莉1、関 庸一1、嶋田 香1 (1. 群馬大学)
キーワード：
アソシエーションルール、ロジスティック回帰分析、個別モデル
本研究では、従来の分類問題に対して説明性の高いアソシエーションルールとロジスティック関数を統合し、解釈性のある予測結果を提示する手法を提案する。さらに、入力属性を仮想的に変更する反実仮想的シミュレーションにより、予測確率およびその変化を分析する方法を示す。アソシエーションルールの拡張である ItemSB（Itemsets with Statistically Distinctive Backgrounds）を進化計算方法のGNMinerを用いて個別事例単位で発見し、各ルールの後件部にロジスティック曲線を導入することで、連続値としての確率出力を実現する。これにより、従来のルール表現を拡張し、ルールに基づく個別事例レベルでの確率出力を提供する。さらに、提案手法により実現する個別事例のためのモデルを用いて、確率および確率変化の評価や、入力属性を仮想的に変更した際の確率変化を分析する方法を組み込むことで、個別事例における属性と予測結果との関係を解釈可能な形で提示することを可能とする。