(57)【要約】【課題】市販データマイニングツールを使用してデータマイニングを行う際に、モデリングや残差の解析を行う部分の操作簡易化を目的とする。【解決手段】市販データマイニングツールに対して、入力データから適用可能な相関関係発見用の予測モデルを判断して、各予測モデルに対し、予め用意した複数のパラメータセットから任意のパラメータセットを適用して予測結果を算出し、その予測結果から残差を算出して、最適な相関関係発見モデルを判断し、データマイニングを行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データマイニングを行う入力データの前処理機能と、データ相互間の相関関係を発見する複数の予測モデルと、データの入力から結果算出までの処理を保存する機能を備えたデータマイニングエンジンにおける複数の予測モデルでの入力データ適用予測結果から予測モデル選択を行う補助装置であって、
各予測モデルの精度を設定する精度入力部と、
入力データに対して抽出条件を設定する入力データ条件設定部と、
入力データから入力項目を選択する項目情報選択部と、
前記入力項目を前記各予測モデルに適用可能か否かを判断するモデル判断部と、
前記入力データを入力項目が適用可能な予測モデルに適用しモデル情報を算出するモデル適用部と、
前記モデル情報で予測結果を算出する予測結果算出部と、
前記予測結果と前記入力データの値との残差を算出する残差評価部と、
前記残差評価部の情報を記憶する残差記憶部と、
前記残差記憶部の残差情報から適切な予測モデルを選択するモデル選択部とを備えることを特徴とするデータマイニング補助装置。
【請求項２】
前記モデル選択部で選択された予測モデルのモデル情報と前記入力データと前記項目情報選択部で選択された情報を記憶する選択モデル情報記憶部と、
前記選択モデル情報記憶部の情報を再実行することが可能なモデル情報復元部と、
を更に備えることを特徴とする請求項１記載のデータマイニング補助装置。
【請求項３】
前記モデル判断部は、データの使用目的を設定するデータ使用目的入力部を備え、
データの使用目的を適用可能な予測モデルの選択基準に追加すると共に、
前記選択モデル情報記憶部は保管情報に追加されたデータ使用目的入力部からの使用目的により、複数の基準で分類化したものを一覧表示する機能を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載のデータマイニング補助装置。
【請求項４】
前記精度入力部は、各予測モデル適用に必要な様々なパラメータの設定値の組合わせを複数記述したモデルパラメータファイルと、モデルパラメータファイルのパラメータの組み合わせを指定するモデルパラメータ編集部を備えることを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のデータマイニング補助装置。
【請求項５】
前記残差評価部は算出した予測結果と実際の入力データの値との相違を判断する基準として、複数の設定基準から１つ以上を選択し、算出した残差を評点化する機能を有することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載のデータマイニング補助装置。
【請求項６】
前記モデル選択部で選択された予測モデルの予測結果から算出された残差に対する所定条件で新たな入力データ抽出用の抽出条件を設定する抽出条件設定部と、
複数の残差を比較し何れかを選択する残差比較部とを更に備え、
入力データ条件設定部は抽出条件設定部からの抽出条件で新たな入力データを抽出する条件を設定し、入力データ条件設定部で抽出された新たな入力データによる一連の処理で新たな予測モデルを選択し、選択された新たな予測モデルの残差と先に選択された予測モデルの残差とを残差比較部で比較し、予測モデルを選択する請求項１〜５の何れかに記載のデータマイニング補助装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、データマイニングツール（データマイニングエンジン）の予測モデルを適用してデータベースから目的とする情報の探索をする際における探索情報の適用予測モデルを選出する手法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来は、市販のデータマイニングツールを使用して、入力データに対し、各種パラメータを設定してのモデル適用と残差解析によるモデルの評価、といった作業をインタラクティブに繰り返すことで最適な予測モデルを選択し、目的とする情報の予測結果を算出していた。この操作はサンプルファイルもしくはテンプレートを元に行うが使用者の経験が結果に影響を及ぼしていた。
【０００３】
【特許文献１】特開2000-231564号公報（請求項１、２、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の手法だと、予測モデル適用のためモデル固有の各種パラメータを設定し、予測モデルを適用して予測結果の算出を行い、それぞれの算出値から残差解析を行い、最適な予測モデルを選択していた。モデル固有の各種パラメータの設定のためには、入力データの使用目的、データ件数、予測モデルに関連する専門知識が必要となり、予測結果が使用者の知識に左右されるという問題点があった。
【０００５】
この発明は、上述のような問題点を解決するためになされたもので、第１の目的は使用者の統計的専門知識の保有レベルに関係なく、入力データから適用モデルのため予測結果を算出することを可能とするものである。また、他の発明は上記目的に加え、この発明の使用経験を積み重ねることで、過去の事例を参照することが可能となり、より精度の高い予測を目的とするものである。さらに他の発明は、予測結果と実際の値との違いが大きくなる場合は別のモデルで実行する機能を備えることで予測精度の向上を目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係るデーマイニング補助装置については、市販のデータマイニングツール（データマイニングエンジン）を使用して予測結果を算出する際に、入力データの形式から予測モデル適合の可否判断を行い、適すると判断された各予測モデルに対し必要なパラメータ設定を単純化して予測結果を算出する。さらに各予測モデルごとに算出後の予測結果の残差をユーザの指定した基準に基づき比較して、最適な予測モデルを選択する。
また、使用目的を入力する手段を備え、入力データから予測結果を算出するときの基準に使用目的も加え、選択されたモデル情報の付加情報として使用目的も記憶する手段を備え、過去の履歴を分類化して表示する機能を備えるものである。
また、モデル適用の際にモデルごとに必要なパラメータの組み合わせをあらかじめ用意したものを、ユーザが選択する機能を備えるものである。
また、算出した予測結果と実際の値の差である残差を評点化して表示するための判定基準を複数備え、設定した条件による評点化機能を備えるものである。
また、算出した予測結果から得られる残差を、新たな入力データに対する抽出条件として設定し、新たな入力データから新たな予測結果を算出し、先の予測結果と新たな予測結果の適切な方を選択する機能を備えるものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明は、解析対象となる入力データの項目形式から適用可能な相関関係発見用の予測モデルを判断し、適用した相関関係発見用の予測モデルから得られる予測結果と実際の値との残差から最適な相関関係発見用の予測モデルを判断する機能を有することで、統計の専門知識を持たないものでも予測結果の算出が可能となる効果が得られる。
また、データの使用目的別、入力データの種類別に予測結果を一覧表示することで、予測精度向上のためツールの学習効果が期待できる。
さらに、予測モデルのパラメータ設定を自由に選択設定できるようにすることで、予測精度が向上する効果が得られる。
また、予測結果と実際の値との残差を評点化することで、予測精度を客観的に判断できる効果が得られる。
また、算出した予測結果から得られる残差に対する条件で別の予測モデルを適用して新しく予測結果を算出できるようにすることで、予測精度が向上する効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１における市販データマイニングツール及びデータマイニング補助装置の機能構成図の一例を示すものである。図１において市販データマイニングツール１で囲まれる部分はこの発明に係る市販のマイニングツールの主な機能を示し、データマイニング補助装置７で囲まれる部分はデータマイニング補助装置の主な機能実行部を示している。
市販データマイニングツール１は、入力データ６の構造表示や入力条件設定等の前処理を行う入力データ処理機能３、データ相互間の相関関係を発見する様々な相関関係発見モデルとしての予測モデル４、市販データマイニングツール１における一連の処理の流れを保存するための処理保存機能５および一連の処理を制御する制御機能２を備え、データ相互間の相関関係を発見する予測モデル４を提供するものである。
【０００９】
データマイニング補助装置７は、入力データ処理機能３により入力条件設定が行われた入力データ６に対して抽出条件を設定することで解析対象データを特定する入力データ条件設定部８、入力データ条件設定部８で特定された入力データの項目一覧から予測に使用する項目を選択する項目情報選択部９を備え、項目情報選択部９で選択された項目情報は項目情報記憶部１０に格納される。モデル判断部１１では市販データマイニングツール１の入力データ処理機能３から得られる入力項目の形式と項目情報選択部９で指定された入力項目より適用できる予測モデル４を選択する。このとき、適用できるモデルを多くするため項目情報選択部９では可能な範囲でのデータ形式の変換を行う。また、予測モデル４で用意される各モデルではそれぞれ必要となるパラメータが異なり、パラメータによってモデルの予測精度や実行速度に影響を及ぼす。
【００１０】
精度入力部１５は使用者がこの発明を使用する前提条件となる精度レベルを入力するものである。精度入力部１５では簡易化された精度のレベルごとに、各予測モデル４で必要となるパラメータセットを用意しておく。モデル適用制御部１２では、精度入力部１５で指定された精度のレベルによりモデル判断部１１で適用可能と判断された各々の予測モデル４のパラメータを設定して、モデル適用部１３で予測モデル４を適用する。モデル適用部１３では予測モデル４を適用してモデル情報を出力し、このモデル情報をモデル情報記憶部１４に格納する。
【００１１】
予測結果算出部２０では入力データ６とモデル判断部１１で適用可能と判断された予測モデル４ごとのモデル情報記憶部１４に格納されたモデル情報からそれぞれの予測結果を生成する。生成された予測結果は予測結果記憶部２１に格納される。残差評価部２２では予測モデル４ごとの予測結果と入力データ６の値との相違、即ち残差２３を算出し、残差記憶部２４にその情報を格納する。
モデル判定入力部１８は残差を判定する基準設定をし、この設定されたに判定基準基づき、モデル選択部１９にて残差記憶部２４の残差情報から最適な残差を選択し、その残差に該当する予測モデル４を選択する。選択された予測モデル４に関する情報は、項目情報記憶部１０の情報と併せて選択モデル情報記憶部１６に格納される。モデル情報記憶部１６の情報は、モデル情報復元部１７により取り出し、表示および再実行させることが可能である。
【００１２】
次に動作について説明する。図９に実施の形態１における処理フローを示す。Ｓ３１で、使用者がこの発明を使用する前提条件となる精度レベルを精度入力部１５で、設定残差をモデル判断入力部１８で入力する。Ｓ３２でデータマイニング補助装置７は入力データ処理機能３からの入力データを受け取り、Ｓ３３で入力データ条件設定部８により解析対象データを特定するため入力データ６に対し必要に応じて抽出条件の設定を行う。Ｓ３４で項目情報選択部９にて入力データ条件設定部８により抽出された入力データ６の項目に関する設定を行い、項目設定で選択された項目情報を項目情報記憶部１０に格納する。このとき項目情報選択部９は予測モデル４の種類に応じて、入力データの型変換も併せて行う。Ｓ３５では、モデル適用制御部１２においてモデル適用部１３で予測モデル４ごとに必要となるモデルパラメータを精度入力部１５で指定された精度レベルに対応して設定し、モデル適用部１３でモデルを適用してモデル情報を作成し、モデル情報記憶部１４に格納する。
【００１３】
Ｓ３６で入力データ６とモデル適用部１３で作成したモデル情報より予測結果算出部２０にて予測結果を算出し、予測結果記憶部２１に予測結果を格納する。Ｓ３７で予測結果算出部２０は適用可能な全てのモデルについての処理を終了したか否かを判定し、未処理のモデルがある場合（Ｎｏ）はＳ３４に戻り、Ｓ３４〜Ｓ３６の処理を全てのモデルについて終了まで繰り返す。処理終了の場合（ＹＥＳ）はＳ３８に進む。
Ｓ３８で残差評価部２２により入力データ６の値と全てのモデルについての予測結果の差を残差２３として各々算出し、残差記憶部２４に各残差を格納する。Ｓ３９ではモデル選択部１９がモデル判定入力部１８で指定されたモデルの判定方法に基づき残差記憶部２４から最適な残差２３を選択し、この残差２３に該当する相関関係発見モデル４を選択する。
Ｓ４０でモデル情報、予測結果、残差２３、精度入力部１５で入力した情報を選択モデル記憶部１６に格納する。これはモデル情報復元部１７にて表示し、再実行（復元）することが可能な情報である。
【００１４】
このように入力データの形式から適するモデルを選別し、モデルごとに固有のパラメータが予め用意されたパラメータセットの中から選択することで簡易的にパラメータを設定し、予測結果を算出することができる。さらに、予測結果と実際の値との残差から最適なモデルを選択する際にも、指定した判定基準により最適なモデルを選択することができる。
また、選択した項目情報と最適なモデルの情報を保存機能と復元機能を備えることで、入力データが新しくなった場合に再実行することが可能となり、残差の変化を見ることでモデル選択のやり直しの必要性を見極めることもできる。
【００１５】
実施の形態２．
実施の形態１では、モデル判断部１１は市販データマイニングツールの入力データ処理機能３から得た入力データの項目情報と項目情報選択部９で指定された項目情報からモデル適用の有無を判断して、その情報からモデル適用制御部１２の制御によりモデル適用部１３でモデルを適用して得られたモデル情報を選択モデル情報記憶部１６に格納する構成にすることで入力データの項目情報と選択モデルの関係を表示することを可能にしていた。しかし、図２に示すように、データ使用目的入力部３０を更に備え、モデル判断部１１はデータ使用目的入力部３０で入力されたデータ使用目的情報をも併せてモデル適用可能の有無を判断し、その情報からモデル適用制御部１２によりモデル適用部１３で適用するモデルを制御し、モデル適用部１３でのモデル適用により得られたモデル情報及びデータ使用目的入力部３０で入力されたデータ使用目的情報が選択モデル情報記憶部１６に格納される構成にすることで使用目的と選択されたモデルの関係も表示することができる。
【００１６】
図３に選択モデル情報記憶部１６で格納する適用モデル情報テーブル４０のデータベース形式の一例を示す。適用モデル情報テーブル４０には、入力データ６のテーブル名４１、項目情報選択部９で選択された項目数４２、選択項目情報４３、モデル選択部１９で選択された選択モデルのモデル情報４４、モデル適用部１３で計算してモデル選択部１９で選択されなかった非選択モデル数４５、非選択モデル情報４６、使用目的入力部３０で入力された使用目的４７から成り立っている。選択項目情報４３には、項目情報記憶部１０に格納される項目情報テーブル４８の番号４９が格納されている。
【００１７】
項目情報テーブル４８には、適用モデル情報テーブル４０の選択項目情報４３と同じ一意な番号４９、テーブル名５０、項目名５１、数値型や文字列型などのデータ型を示すタイプ５２、長さ５３に関する情報格納されている。
適用モデル情報テーブル４０の選択モデル情報４４及び非選択情報４６には、モデル情報記憶部１４に格納されるモデル情報テーブル５４の番号５５が格納されている。
モデル情報テーブル５４には適用モデル情報テーブル４０の選択モデルのモデル情報４４及び非選択モデル情報４６と同じ一意な番号５５、モデル種別５６、モデルごとに固有なパラメータに関する情報を文字列にしたパラメータ情報５７、モデルごとに異なる形式の算出結果を文字列にしたモデル詳細情報５８に関する情報が格納されている。
【００１８】
このように、独立した項目情報テーブル４８とモデル情報テーブル５４をそれぞれ番号４９と番号５５により参照することで、データの使用目的３０で入力された使用目的４７と選択モデル情報記憶部１６の情報との対応付けが可能となり、入力データの項目情報での選択されたモデル一覧表示とデータの使用目的別に選択されたモデル情報と複数の切り口で一覧表示することができ、予測精度向上に向けた学習が可能となる。
【００１９】
実施の形態３．
この実施形態３は、精度入力部１５が参照するモデルパラメータファイル６０と、モデルパラメータファイル６０に記述される各モデルについて、編集可能な特定の精度レベルについてユーザが任意のパラメータに任意の値を設定できるモデルパラメータ編集部６１を備えたものである。図４にモデルパラメータファイル６０の一例を示す。モデルパラメータファイル６０はモデルごとに必要となるパラメータの組み合わせを精度レベルごとに予め用意したもので、パラメータの数、パラメータ名とパラメータの組み合わせが記述されている。モデルパラメータ編集部６１では図５に示すように、Ｓ１でモデルパラメータファイル６０を読み込み、Ｓ２でユーザ編集用の精度レベルに記述されたパラメータの一覧を表示する。このとき何も指定されていなければ精度レベル１の情報を示す。Ｓ３でユーザが必要なパラメータに対して任意の値を設定し、Ｓ４でモデルパラメータファイル６０に設定値を保存する。
【００２０】
このように、モデルパラメータ編集部６１で更新したモデルパラメータファイル６０を参照することで、精度入力部１５で指定したモデル精度に対応するモデルパラメータセットを使用してモデル適用部１３でモデルに適用することができる。
【００２１】
実施の形態４．
実施の形態４は、様々なケースにおいて予測結果を一定の基準で評価することが可能なように残差評価部２２で残差を評点化するものである。図６に残差評価部２２の機能構成図の一例を示す。残差評価部２２はモデル適用による予測結果と実際の値との残差を算出する残差算出機能７０、標準偏差による評価方法や予測結果のデータタイプによっては適合率など残差評価方法を選択する残差評価選択機能７１、それぞれの残差評価方法ごと異なる評点を算出する評点算出機能７３、残差評価選択機能７１で選択された全ての評価方法で算出された評点から総合評点である平均値を算出する総評点算出機能７４、算出した残差の分布を表示する残差分布表示機能７２から構成されている。
【００２２】
図７は実施の形態４における処理フローを示すものである。Ｓ１１で残差算出機能７０により残差の算出をし、Ｓ１２で評点算出機能７３により算出された残差から残差評価選択機能７１で指定された評価方法による評点を算出し、Ｓ１３で残差の評点を残差評価選択機能７１で指定した全ての評価方法による算出をしたか否かを判定する。未処理の評価方法があればＳ１２に戻り、終了済みであればＳ１４に進む。Ｓ１４で総評点算出機能７４による評点の平均値の算出を行う。Ｓ１５で適用可能な全てのモデルに対して評点の平均値を算出したか？否かの判定し、未処理のモデルがあればＳ１１に戻り、終了済みであればＥＮＤとなる。
必要により、残差分布表示機能７２で算出された残差の分布を表示する。
【００２３】
このように、残差を評点化することにより、様々なケースにおいて予測結果を一定の基準で評価することが可能となる。
【００２４】
実施の形態５．
実施の形態５は選択されたモデルの予測結果から得られる残差を、入力データに対する抽出条件として設定する抽出条件設定部と、
抽出条件設定部での抽出条件を基にした新たな入力データに対する新たなモデルを選択して予測結果を算出し、先の選択モデルと新たな選択モデルとを比較して何れかを選択する残差比較部とを更に備えるものである。
【００２５】
図８は実施の形態５における処理フローを示すものである。Ｓ２１でモデル選択部１９により選択された先のモデル（以下モデル１と称す）から得られた予測結果（以下予測結果１と称す）から残差（以下残差１と称す）を算出する。Ｓ２２でこの残差１から例えば残差の大きくなるデータを取り出すなど抽出条件を抽出条件設定部で作成する。Ｓ２３でこの抽出条件による入力データ（以下入力データ２と称す）を新たな解析対象として、入力データ条件設定部８にて設定する。Ｓ２４で新たな解析対象の入力データ２によりモデルを適用し、Ｓ２５でモデル選択部１９による残差評価により新たなモデル（以下モデル２と称す）を選択する。このときのモデル適用から残差評価によるモデル選択までの手順は実施の形態１に記した処理と同様である。Ｓ２６で新たな予測結果と実際の値との新たな残差を算出し、Ｓ２７で残差１と新たな残差（以下残差２と称す）との比較を残差比較部で行い、残差２が小さければＳ２８で入力データ２に対しての予測モデルを最適モデルと判断し、そうでなければＳ２８でそのまま初めの予測モデルを最適モデルと判断する。
【００２６】
このように、残差の大きいものを取り出して別の予測モデルを適用可能とすることで、解析対象となる入力データに対して予測精度を向上する効果が期待できる。
【産業上の利用可能性】
【００２７】
この発明はヘルスケア産業における健康度算出のための疾病リスク予測などの解析ツール、流通産業における売り上げ予測、製造業における製品の故障診断予測などに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】この発明の実施の形態１を示すデータマイニング補助装置の機能構成図である。
【図２】この発明の実施の形態２を示すデータ使用目的入力部の機能構成図である。
【図３】選択モデル情報記憶部で格納するデータベース形式の一例を示す説明図である。
【図４】モデル精度部が参照するモデルパラメータファイルの一例を示す説明図である。
【図５】モデルパラメータ編集部の処理フロー図である。
【図６】残差評価部の機能詳細図である。
【図７】この発明の実施の形態４における処理フロー図である。
【図８】この発明の実施の形態５における処理フロー図である。
【図９】この発明の実施の形態１における処理フロー図である。
【符号の説明】
【００２９】
１；市販データマイニングツール、２；制御機能、３；入力データ処理機能、４；予測モデル、５；処理保存機能、６；入力データ、７；データマイニング補助装置、８；入力データ条件設定部、９；項目情報選択部、１０；項目情報記憶部、１１；モデル判断部、１２；モデル適用制御部、１３；モデル適用部、１４；モデル情報記憶部、１５；精度入力部、１６；選択モデル情報記憶部、１７；モデル情報復元部、２０；予測結果算出部、２１；予測結果記憶部、２２；残差評価部、２４；残差記憶部、３０；データ使用目的入力部、４０；適用モデル情報テーブル、４８；項目情報テーブル、５４；モデル情報テーブル、６０；モデルパラメータファイル、６１；モデルパラメータ編集部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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