抄録
D-007
機械学習のための区間属性の提案
機械学習のための区間属性の提案
対象をベクトルとして表現し、正例と負例に識別することが機械学習の典型的な利用方法である。対象について出来るだけ多くの情報を使いたい。しかし、自由記述のテキストやアンケートの選択肢や、測定値のように多様なデータがあリ、共通に扱うのは困難であった。本発表では、一つの実数値のベクトル化として、その値を含む複数の区間を利用する区間属性法という手法を提案する。ユーザーアンケートに適用して、従来より高い性能で正例ユーザーの識別が出来る事を示した
