@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00212744,
 author = {早川, 雄登 and 新美, 礼彦},
 issue = {4},
 month = {Sep},
 note = {近年，大規模データの処理方法の一つとしてデータマイニングが様々な分野で応用されている．データマイニングを効果的に運用するためには，分析対象データから有用な知識が得られるのかどうかを確かめる必要があり，適切な判断のためにデータマイニングに関する専門知識が必要である．しかし，データマイニングが一般的なタスクとなった弊害として，必ずしも分析を行う主体がその専門知識を持っていないという問題が生じている．そこで我々はデータマイニングの中でも分類タスクに着目して，分析対象データから分類タスクによって有用な知識が得られる期待度として分類可能性を提案し，専門知識に依らずに予測する方法を研究している．その試みの一つとして，分類可能性予測器の事前構築を行う方法について検討しているが，その学習データに求められる性質は不明である．本稿では，実際に分類タスクで用いられるデータを用いた分類可能性予測を行い，学習データに求められる性質について議論する．},
 title = {分類可能性予測における学習データに求める性質の検討},
 year = {2021}
}