スパース正則化を用いた関数データの判別および変数・決定境界の選択
松井秀俊氏 （九州大学数理学研究院）
大阪大学 数理・データ科学セミナー データ科学セミナーシリーズ第5回
（第75回データ科学特別セミナー共催）
スパース正則化を用いた関数データの判別および変数・決定境界の選択
松井秀俊氏 （九州大学数理学研究院）
複数の個体に対して経時的に観測，測定されたデータを関数化処理し，関数化データ集合に基づく解析を行う方法は関数データ解析（Functional Data Analysis）とよばれ，幅広い分野でその有用性が報告されている．本報告では，関数データに基づくロジスティック回帰モデルに対してスパース正則化を適用することで，モデル推定と変数選択に加えて，各変数がどの判別に寄与しているかの選択，すなわち決定境界の選択を同時に行う方法について紹介する．ここではsparse group lasso型の制約を適用し，これに基づく推定法と，推定されたモデルを評価するための基準について説明する．そして，数値例を通して本手法の有効性を検証する．
| 講師： | 松井秀俊氏 （九州大学数理学研究院） |
|---|---|
| テーマ： | 大阪大学 数理・データ科学セミナー データ科学セミナーシリーズ第5回 （第75回データ科学特別セミナー共催） |
| 日時： | 2015年11月20日(金) 14:40-16:10 |
| 場所： | 基礎工学研究科J棟 J617(数理ディスプレイ室) |
| 参加費： | 無料 |
| 参加方法： | |
| アクセス： | 会場までのアクセスは下記URLをご参照ください。 http://www.es.osaka-u.ac.jp/access/ |
| お問い合せ： | 本ウェブサイトの「お問い合せ」のページをご参照ください。 |