近年、特殊詐欺被害は社会問題になっている。
詐欺被害を防ぐために、詐欺抵抗力診断Webアプリを開発し、2019年2月から2021年3月まで運用した。アプリでは機械学習のロジスティック回帰を用いてどの種類の詐欺に強いのか(弱いのか)を診断していた。詐欺被害者は全人口に対して少数であり、陽性が少ない不均衡クラスの問題出会った。
診断には70問近くの質問に回答する必要があり、アプリを活用して欲しい高齢者には質問数が多すぎるという課題があった。
本研究では、質問数を効果的に減らすため、L1正則化やステップワイズ法など、いくつかの特徴量選択の方法を比較し、質問数と汎化性能の関係を検討する。