情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

欠損値を含むデータベースからIF〜THEN〜タイプのルール集合を発見する手法を、世代継続的に成果を蓄積して課題解決をしていく進化計算手法を用いてこれまでに提案している。その応用として、数値属性の離散化時の境界値付近の値を人工的欠損値として扱うことで処理から外すルールベースのクラス分類手法を提案する。学習データにおいては境界値付近の属性値を持つ事例はルール指標算出から外し、テスト事例のルールマッチングにおいては境界値付近の値を用いたルールによる判断は避けて別のルールを用いて判断することを特徴とする。医療系データを用いた実験結果から、提案手法の有効性と分類精度への影響について報告する。