(57)【要約】【課題】予測精度の高い判別式を得ることができる学習装置を提供する。【解決手段】  学習手段２１は、記憶装置３０から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力する。学習手段２１は、訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成し、初期予測モデルを判別関数として、判別関数と前記ラベル情報とから、判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求める。学習手段２１は、勾配を訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、属性データと勾配とから予測モデルを求め、求めた予測モデルに基づいて、判別関数を更新する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用い、属性データからラベル情報を予測するための判別関数を学習する方法であって、
前記コンピュータが、記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成するステップと、
前記コンピュータが、前記初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求めるステップと、
前記コンピュータが、前記勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求めるステップと、
前記コンピュータが、前記求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新するステップとを有する学習方法。
【請求項２】
前記損失関数は、受動者動作特性曲線下面積(ＡＵＣ)を近似した関数であって、かつ、前記判別関数で微分可能な関数を変数に持つ関数である、請求項１に記載の学習方法。
【請求項３】
前記損失関数は、前記ＡＵＣを近似した関数であって、かつ、前記判別関数で微分可能な関数を指数部に持つ指数関数である、請求項２に記載の学習方法。
【請求項４】
前記コンピュータは、前記判別関数を更新するステップでは、前記属性データと前記勾配とから求めた予測モデルをＴｍとし、更新後の判別関数をＦｍ、更新前の判別関数をＦｍ−１とし、νを０＜ν≦１の正則化項として、
Ｆｍ＝Ｆｍ−１＋νＴｍ
により、判別関数を更新する、請求項１乃至３の何れか一に記載の学習方法。
【請求項５】
前記コンピュータは、前記損失関数の勾配を求めるステップから前記判別関数を更新するステップまでのステップを、複数回繰り返し行う、請求項１乃至４の何れか一に記載の学習方法。
【請求項６】
前記コンピュータは、前記初期予測モデルを生成するステップ、及び、前記予測モデルを求めるステップでは、教師あり学習機械を用いて予測モデルを生成する、請求項１乃至５の何れか一に記載の学習方法。
【請求項７】
前記コンピュータは、決定木、サポートベクターマシン、又は、ニューラルネットワークを用いて、前記予測モデルを生成する、請求項６に記載の学習方法。
【請求項８】
コンピュータを用い、属性データからラベル情報を予測する方法であって、
前記コンピュータが、記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成するステップと、
前記コンピュータが、該初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求めるステップと、
前記コンピュータが、前記勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とに基づいて予測モデルを求めるステップと、
前記コンピュータが、前記求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新するステップと、
前記コンピュータが、記憶装置から、属性データを含むテストデータを入力し、該テストデータの属性データと前記判別関数とに基づいて、前記テストデータのラベル情報を予測するステップとを有するラベル予測方法。
【請求項９】
記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成し、該初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求め、該勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求め、該求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新する学習手段を備える学習装置。
【請求項１０】
記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成し、該初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求め、該勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求め、該求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新する学習手段と、
記憶装置から、属性データを含むテストデータを入力し、該テストデータの属性データと前記判別関数とに基づいて、前記テストデータのラベル情報を予測する判別手段とを備えるラベル予測装置。
【請求項１１】
コンピュータに、属性データからラベル情報を予測するための判別関数を学習する処理を実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、
記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成する処理と、
前記初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求める処理と、
前記勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求める処理と、
前記求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新する処理とを実行させるプログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、属性データからラベル情報を予測する処理を実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、
記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成する処理と、
前記初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求める処理と、
前記勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求める処理と、
前記求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新する処理と、
記憶装置から、属性データを含むテストデータを入力し、該テストデータの属性データと前記判別関数とに基づいて、前記テストデータのラベル情報を予測する処理とを実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、方法、及び、プログラムに関し、更に詳しくは、属性データからラベル情報を予測するための判別関数を学習する学習装置、方法、及び、プログラムに関する。
【０００２】
また、本発明は、学習で得られた判別関数を用いて、属性データからラベル情報を予測するラベル予測装置、方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
属性データとラベル情報とを含む訓練データを用いて、ラベル判別を行うための判別関数を得る学習装置がある。ラベルつきの訓練データを用いた学習は、教師あり学習と呼ばれる。一般に、教師あり学習では、訓練データの正例・負例のラベルが同数分布すると、学習結果として良好な判別関数が得られる。しかしながら、実際には、訓練データとして、正例・負例のデータを同数用意しておくことができない場合もあり、訓練データのラベルの分布が極端に偏っているときには、良好な判別関数を得ることが困難となる。
【０００４】
判別式の学習では、訓練データのラベル分布が偏っているときでも、擬陽性・擬陰性を低く抑えられる学習が求められる。ラベル分布が偏っているときを考慮できる分類学習の性能指標として、ＲＯＣ曲線（Receiver Operating Characteristic：受動者動作特性曲線）が知られており、広く用いられている。ＲＯＣ曲線は、訓練データのサンプルに対する予測スコア値の降順に、負例を横軸（ｘ軸）、正例を縦軸（ｙ軸）上にプロットし、各スコア値での（ｘ，ｙ）を結んでいくことにより得られる。
【０００５】
仮に、学習法（判別関数）が正例と負例とを完全に分類できるとすると、ＲＯＣ曲線では、まず正例が縦軸上に全て並び、次いで、負例が横軸上に並ぶ。正例と負例とを完全に分類できない場合は、横軸上に負例が並んだ後に、正例が縦軸に並ぶ。正例と負例とがランダムに予測された場合は、正例と負例の数をそれぞれ１に規格化しておくと、ｙ＝ｘとなる対角線になる。従って、ＲＯＣ曲線下の面積であるＡＵＣ（Area Under the Curve：受動者動作特性曲線下面積）がより大きい学習法が、よりよい学習法であると言える。
【０００６】
通常、教師あり学習では、正解率を最大化することが目的であるため、正例・負例のラベルが同数分布していない場合は、ＡＵＣは必ずしも向上しない。この問題に対し、正例・負例の分布や、擬陽性・擬陰性に対する考慮する学習アルゴリズムが提案されている（非特許文献１、非特許文献２）。非特許文献１では、正例と負例のリサンプリングを２項分布に従って行い、バギングを行う。バギングについては、非特許文献３に記載されている。非特許文献２では、少数クラスに重みを与え、総数クラスと同数のリサンプリングを多数クラスで行い、ランダムフォレストを行う。
【非特許文献１】Hido, S., Kashima, H., Roughly balanced bagging for imbalanced data. Proceeding of the 2008 SIAM International Conference on Data Mining, 2008.
【非特許文献２】Chen, C., Liaw, A., Breiman, L., Using random forest to learn imbalanced data. Technical report, Department of Statistics, University of California, Berkeley, 2004.
【非特許文献３】Breiman, L. Bagging predictors. Machine Learning, 24, 123-140, 1996.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、非特許文献１に記載の方法では、ＡＵＣにより性能評価を行っているものの、ＡＵＣを直接に最大化する学習方式とはなっていない。このため、ＡＵＣの観点で性能評価した場合に、最適な学習法とは言えない。非特許文献２では、適切な擬陽性と擬陰性とのコストを決定するために試行錯誤する必要がある。つまり、ＡＵＣを直接最大化する学習方式になっておらず、ＡＵＣを最大化する学習パラメータを探索するのに、時間と労力を要する。また、非特許文献２では、コストの決定、学習アルゴリズムの導出、予測性能について、理論的な正当性が与えられていない。
【０００８】
本発明は、ラベルの分布が偏っている場合でも、予測精度の高い判別関数を得ることができる学習装置、ラベル予測装置、方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の学習方法は、コンピュータを用い、属性データからラベル情報を予測するための判別関数を学習する方法であって、前記コンピュータが、記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成するステップと、前記コンピュータが、前記初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求めるステップと、前記コンピュータが、前記勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求めるステップと、前記コンピュータが、前記求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新するステップとを有することを特徴とする。
【００１０】
本発明の学習装置は、記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成し、該初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求め、該勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求め、該求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新する学習手段を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明のプログラムは、コンピュータに、属性データからラベル情報を予測するための判別関数を学習する処理を実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成する処理と、前記初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求める処理と、前記勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求める処理と、前記求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新する処理とを実行させることを特徴とする。
【００１２】
本発明のラベル予測方法は、コンピュータを用い、属性データからラベル情報を予測する方法であって、前記コンピュータが、記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成するステップと、前記コンピュータが、該初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求めるステップと、前記コンピュータが、前記勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とに基づいて予測モデルを求めるステップと、前記コンピュータが、前記求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新するステップと、前記コンピュータが、記憶装置から、属性データを含むテストデータを入力し、該テストデータの属性データと前記判別関数とに基づいて、前記テストデータのラベル情報を予測するステップとを有することを特徴とする。
【００１３】
本発明のラベル予測装置は、記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成し、該初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求め、該勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求め、該求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新する学習手段と、記憶装置から、属性データを含むテストデータを入力し、該テストデータの属性データと前記判別関数とに基づいて、前記テストデータのラベル情報を予測する判別手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明のプログラムは、コンピュータに、属性データからラベル情報を予測する処理を実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、記憶装置から、属性データとラベル情報とを含む訓練データを入力し、該訓練データの属性データとラベル情報とに基づいて初期予測モデルを生成する処理と、前記初期予測モデルを判別関数として、該判別関数と前記ラベル情報とから、前記判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数の勾配を求める処理と、前記勾配を前記訓練データの各サンプルでのラベル情報とみなして、前記属性データと前記勾配とから予測モデルを求める処理と、前記求めた予測モデルに基づいて、前記判別関数を更新する処理と、記憶装置から、属性データを含むテストデータを入力し、該テストデータの属性データと前記判別関数とに基づいて、前記テストデータのラベル情報を予測する処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の学習装置、方法、及び、プログラムは、予測精度の高い判別関数を得ることができる。また、本発明のラベル予測装置、方法、及び、プログラムは、ラベル予測精度を向上できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態の学習装置を含むラベル予測装置示している。ラベル予測装置は、入力装置１０、データ処理装置２０、記憶装置３０、及び、出力装置４０を有する。入力装置１０は、キーボード等の入力装置である。データ処理装置２０は、プログラム制御により動作する。記憶装置３０は、情報を記憶する。出力装置４０は、ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置である。
【００１７】
データ処理装置２０は、学習手段２１と、判別手段２２とを有する。学習手段２１は、データから予測モデル（判別関数）の学習を行う。判別手段２２は、判別関数を用いて、テストデータのラベルを予測する。記憶装置３０は、データ記憶部３１と、モデル記憶部３２とを有する。データ記憶部３１は、学習に用いる訓練データと、ラベル予測に用いるテストデータとを記憶する。モデル記憶部３２は、学習手段２１による学習結果である判別関数を記憶する。訓練データは、属性データ（特徴ベクトル）と、ラベル（クラス）との組を有する。テストデータは、訓練データと同様な次元の属性データを有する。
【００１８】
オペレータは、入力装置１０を用いて、学習手段２１に学習の実行指示を与える。学習手段２１は、実行指示が入力されると、データ記憶部３１から訓練データを読み出し、訓練データを用いた学習を行う。学習手段２１は、学習により得られた判別関数を、モデル記憶部３２に記憶する。オペレータは、入力装置１０を用いて、学習手段２１による学習後、判別手段２２にラベル予測の実行を指示する。判別手段２２は、実行指示が入力されると、モデル記憶部３２から判別関数を取得し、取得した判別関数を用いて、テストデータの属性データからラベルを予測する。
【００１９】
図２に、学習手段２１の動作手順を示す。学習手段２１は、データ記憶部３１から訓練データを入力する（ステップＡ１）。また、学習手段２１は、判別関数Ｆ０を０に、反復回数ｍを１に初期化する（ステップＡ２）。学習手段２１は、訓練データの属性データとラベルとに基づいて、決定木による学習を行う（ステップＡ３）。ラベルつきデータを用いて、決定木による学習を行う手法は良く知られており、詳細な説明は省略する。なお、ステップＡ３の学習は、決定木による学習である必要はなく、学習機械として用いられる、サポートベクターマシンやニューラルネットワークなどの教師あり学習の方法を用いることもできる。
【００２０】
学習手段２１は、判別関数Ｆ１に、ステップＡ３で学習した決定木の初期予測モデルＴ１を代入する（ステップＡ４）。つまり、初期予測モデルＴ１を、反復回数ｍ＝１における判別関数Ｆ１とする。学習手段２１は、反復回数ｍに１を加える（ステップＡ５）。学習手段２１は、前回の判別関数Ｆｍ−１と訓練データのラベルとから、ＡＵＣを最大化するように勾配を計算する（ステップＡ６）。より詳細には、学習手段２１は、ＡＵＣの最大化を可能とする損失関数を導入し、その損失関数の各サンプルでの勾配を計算する。
【００２１】
以下、勾配の計算について説明する。ＡＵＣは、以下のように定義される。
【数１】
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ここで、ｐ、ｎは、正例、負例のそれぞれのサンプル数である。また、ｘ+iは、訓練データの正例のｉ番目のサンプルの特徴ベクトル（属性データ）であり、ｘ-jは、訓練データの負例のｊ番目のサンプルの特徴ベクトルである。Ｆ（ｘ）は、判別関数である。Ｉ［ｓ］は、
【数２】
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となる指示関数である。
【００２２】
ＡＵＣを最大化するために、判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数である損失関数を定義する。具体的には、損失関数Ｌを、以下のように定義する。
【数３】
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損失関数Ｌの各サンプルの勾配ｒｋは、Ｌを判別関数で微分することで求めることができる。
【数４】
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なお、上記損失関数Ｌは、損失関数の一例であり、式２における指数関数のカッコ内の部分（指数部分）は、上記には限定されない。指数部分は、式１に示すＡＵＣを近似した関数で、かつ、判別関数Ｆ（ｘ）で微分可能な別の関数とすることができる。また、損失関数Ｌは、凸関数であればよく、上記の指数関数（ｅｘｐ（  ））には限定されない。
【００２３】
学習手段２１は、ステップＡ６で得られた各サンプルの勾配をラベルとみなし、決定木により、モデルＴｍを学習する（ステップＡ７）。学習手段２１は、反復回数ｍにおける判別関数Ｆｍを、前回における判別式Ｆｍ−１と、ステップＡ７で得られたモデルＴｍとから生成する（ステップＡ８）。より詳細には、学習手段２１は、ステップＡ８では、Ｆｍ＝Ｆｍ−１＋νＴｍにより、判別関数Ｆｍを生成する。ここで、νは、正則化項であり、０＜ν≦１である。νの値として、例えば０．０１といった小さな値を用いることで、過学習を避けることが可能になる。
【００２４】
学習手段２１は、反復回数ｍが、あらかじめ設定された回数Ｍに達しているか否かを判断する（ステップＡ９）。繰り返し回数Ｍは、例えば１００や、２００とする。学習手段２１は、反復回数ｍが繰り返し回数Ｍに達していないときは、ステップＡ５に戻り、反復回数ｍに１を加え、ステップＡ６で、判別関数とラベルとから、各サンプルでの勾配を計算する。学習手段２１は、ステップＡ５〜ステップＡ９を、反復回数ｍが繰り返し回数Ｍに達するまで、繰り返し行う。学習手段２１は、ステップＡ９で反復回数ｍが繰り返し回数Ｍに等しいと判断すると、判別関数Ｆｍを、学習結果としてモデル記憶部３２に記憶する。
【００２５】
式１に示すＡＵＣの定義式から、ＡＵＣ自体は凸関数ではない。そこで、判別関数による微分可能で、単調な凸関数となる損失関数を用いる。そのような損失関数を用いることで、ＡＵＣを最大化するように学習できる。勾配ブースティングは、損失関数を勾配法によって最適化する学習アルゴリズムである。勾配ブースティングについては、文献（Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R. Additive logistic regression: a statistical view of boosting. Ann. Statist., 28, 337-407,2000.）に記載されている。
【００２６】
判別手段２２は、図２に示す手順で生成された判別関数を、モデル記憶部３２から取得する。判別手段２２は、データ記憶部３１からテストデータを読み出し、テストデータの属性データを判別関数に適用し、各テストデータのラベルの予測結果を得る。判別手段２２は、テストデータの予測結果を、出力装置４０に出力する。
【００２７】
本実施形態では、損失関数として、判別関数により微分可能であり、かつ、単調な凸関数を考える。このような損失関数の各サンプルでの勾配を求め、勾配をラベルとみなして予測モデルを学習し、判別関数を更新する。本実施形態では、ＡＵＣを最大化する損失関数を用いたブースティングを行うので、ＡＵＣを直接最大化できる判別関数を求めることができる。つまり、予測精度の高い判別関数を得ることができる。判別手段２２により、このような判別関数を用いてラベル予測を行うことで、精度の高いラベル予測（分類器）を得ることができる。
【００２８】
なお、ラベル情報としては、医学・生物学分野の場合、疾患や薬効の有無、病態の進行度などを用いることができる。また、ラベル情報として、生存時間などを用いることもできる。ラベルつきデータに正例・負例がある場合は、ラベルのベクトルｙの要素として、１、−１を用いることができる。
【００２９】
以下、実施例を用いて説明する。まず、サンプルデータ（訓練データ、テストデータ）として、癌と正常組織由来のmiRNA発現プロファイルデータを、インターネット(http://www.broad.mit.edu/cgibin/cancer/publications/pub_paper.cgi?mode=view&paper_id=114)から取得した。このデータは、２１７種類のmiRNAの発現データに関する情報を含んでいる。このデータを用いた論文として、Lu, J., Getz, G., Miska, E., Alvarez-Saavedra, E., Lamb, J., Peck, D., Sweet-Cordero, A., Ebert, B., Mak, R., Ferrando, A., Downing, J., Jacks, T., Horvitz, H., Golub, T. MicroRNA expression profiles classify human cancers. Nature, 435, 834-838, 2005.がある。
【００３０】
８９人の患者のmiRNAの発現プロファイルデータに基づいて、性能評価を行った。このデータの構成は、正常組織２０サンプル、癌組織６９サンプルとなっている。パラメータとして、ν＝１に設定した。繰り返し回数Ｍは、Ｍ＝１００とＭ＝２００の２通りとした。また、比較例として、通常の正解率を最大化する勾配ブースティングによる性能評価を行った。
【００３１】
性能評価方法として、正常を正例、癌細胞を負例として、各クラス（正例、負例）のそれぞれから半分のサンプルを訓練データとし、残りをテストデータとして無作為にサンプリングを行う操作を１００回繰り返し、ＡＵＣの平均を評価した。下記表１に、結果を示す。表１を参照すると、ＡＵＣを直接最大化する本発明は、正解率を最大化する比較例に比して、ＡＵＣを大幅に向上できることがわかる。このことから、本発明の有用性が確認された。
【表１】
2010009177.tif 000007
【００３２】
以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて説明したが、本発明の学習装置、ラベル予測装置、方法、及び、プログラムは、上記実施形態にのみ限定されるものではなく、上記実施形態の構成から種々の修正及び変更を施したものも、本発明の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の一実施形態の学習装置を含むラベル予測装置を示すブロック図。
【図２】学習手段の動作手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００３４】
１０：入力装置
２０：データ処理装置
２１：学習手段
２２：判別手段
３０：記憶装置
３１：データ記憶部
３２：モデル記憶部
４０：出力装置
【図１】
2010009177.tif 000008
【図２】
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