バンプ探索における解の精度

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2006-12-21
• タイトル: バンプ探索における解の精度
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Accuracy of the Solution in the Bump Hunting
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 九州工業大学情報工学部
• 著者所属: 九州工業大学情報工学部
• 著者所属: 九州工業大学情報工学部
• 著者所属: 九州工業大学情報工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 行實隆広; 廣瀬, 英雄; 大井伸哉; 宮野英次
• 著者名(英): Takashi, YUKIZANE; Hideo, HIROSE; Shin-yaOHI; EijiMIYANO
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 次元空間内に特徴量を持ち２値(O/1)反応をとるⅣ掴の点の中から反応１を示す点が他に比べて密な領域（バンプ，ホットスポット）を探索する問題を考える．これまでに，探索結果を予測に使いやすくするためには決定木を用いたバンプ探索法が有効であり，また最適値を求めるためには確率的探索法（GA）に加え，極値統計を用いる方法を新しく提案した．しかし，得られた結果がどのような精度を持っているかはまだ分かっていなかった．ここでは，学習データとテストデータを使うことで，この問題がいかに深刻であるかを指摘し，次に最適に探索された結果の精度について述べる．テストサンプル法とブートストラップのメリットを併せ持つ方法も提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Suppose that we are interested in searching for denser regions showing response 1 with many feature variables in a z-dimensional space, where each point is assigned response 1 or response 0 as its target value; such a region is called the bump or the hot-spot. In a series of the previous study, we have shown that the bump hunting using the decision tree is useful in the ease-of-use and the prediction capability view points, and have developed a new bump hunting method using probabilistic (GA) and statistical (extreme-value statistics) methods. However, the accuracy of the estimated maximum capture rate was assessed by using the simple bootstrap method without correction formula. We have not thought seriously of the bias and the variance to the predicted estimate; we are, however, now aware of that we should treat the value of the predicted estimate very carefully. Thus, we have proposed a new method to assess the prediction error in the bump hunting problem, where the test sample method and the bootstrap method are nicely combined.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2006, 号 135(2006-BIO-007), p. 13-16, 発行日 2006-12-21
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会