(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のクラス、各クラスの属性および各クラスの関係性を定義した概念ネットワークのデータに基づいて、前記複数のクラスに対応する複数の変数を用いて表されるモデルを構築するモデル構築部と、
前記モデル構築部により構築された前記モデルの評価値を計算する評価値計算部と、
前記評価値計算部にて計算された前記評価値に基づいて、前記複数の変数の中の一部の変数同士の相関性を特定する相関性特定部と、
前記相関性特定部にて特定された前記相関性に基づいて、前記複数の変数の中の少なくとも一部の変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うか否かを判断する変数処理判断部と、
前記変数処理判断部にて、変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うと判断された場合に、変数の生成処理、集約処理および層別処理の少なくとも一つを行う変数処理部と、を備え、
前記モデル構築部は、前記生成処理、前記集約処理および前記層別処理の少なくとも一つを行った後に、新たなモデルを構築する情報処理装置。
【請求項２】
前記変数処理判断部は、
前記相関性特定部にて特定された前記相関性に基づいて、前記複数の変数の中の少なくとも一部の変数の生成および集約の少なくとも一つを行うか否かを判断する第１変数処理判断部と、
前記第１変数処理判断部の判断処理の後に、前記複数の変数の中の少なくとも一部の変数の層別を行うか否かを判断する第２変数処理判断部と、を有し、
前記変数処理部は、前記第１変数処理判断部にて変数の生成を行うと判断された場合に変数の生成処理を行い、前記第１変数処理判断部にて変数の集約を行うと判断された場合に変数の集約処理を行い、前記第２変数処理判断部にて変数の層別を行うと判断された場合に変数の層別処理を行う請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記評価値計算部は、前記モデル構築部により構築された前記新たなモデルの評価値を計算し、
前記変数処理判断部および前記変数処理部は、前記評価値計算部で計算された前記新たなモデルの評価値が予め定めた範囲内に収まるまで、各処理を繰り返す請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記変数処理部は、前記複数の変数同士が同じクラスの属性の場合には、前記複数の変数同士で前記生成処理を行い、前記複数の変数同士が包含関係にある場合には、前記複数の変数同士で前記集約処理を行う請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記変数処理判断部は、
前記複数の変数同士が同じクラスに属しておらず、かつ包含関係にもない場合に、変数の粒度を細分化する処理を行うか否かを判断する細分化判断部と、
変数の粒度を細分化する処理を行った後に、少なくとも一部の変数を層別するか否かを判断する層別判断部と、を有し、
前記変数処理部は、前記複数の変数同士が同じクラスに属しておらず、かつ包含関係にもない場合で、かつ前記層別判断部にて層別すると判断された場合に、前記少なくとも一部の変数の前記層別処理を行う請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記モデル構築部が構築するモデルは、前記複数の変数のそれぞれと、各変数に対応する係数と、を乗じた値同士を加算して出力値を生成する回帰モデルの式で表される請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記変数処理部は、前記生成処理を行う際には、前記回帰モデルの式における２以上の項の変数同士を乗じる処理を行う請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記変数処理部は、前記集約処理を行う際には、前記回帰モデルの式における２以上の項の変数同士を一つの変数に集約する処理を行う請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記変数処理部は、前記層別処理を行う際には、前記層別処理の対象となる各変数ごとに、別個の回帰モデルの式を生成する請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記複数の変数の生成、集約および層別に関する変数処理情報を入力する入力部を備え、
前記変数処理判断部は、前記変数処理情報に基づいて、前記生成処理、前記集約処理および前記層別処理の少なくとも一つを行うか否かを決定する請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記評価値計算部にて計算される前記評価値は、モデルの精度を数値化したものであり、
前記相関性特定部は、前記複数の変数の中の一部の変数同士の相関性を特定する請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
複数のクラス、各クラスの属性および各クラスの関係性を定義した概念ネットワークのデータに基づいて、前記複数のクラスに対応する複数の変数を用いて表されるモデルを構築し、
前記構築されたモデルの評価値を計算し、
前記計算された評価値に基づいて、前記複数の変数の中の一部の変数同士の相関性を特定し、
前特定された相関性に基づいて、前記複数の変数の中の少なくとも一部の変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うか否かを判断し、
変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うと判断された場合に、変数の生成処理、集約処理および層別処理の少なくとも一つを行い、
前記生成処理、前記集約処理および前記層別処理の少なくとも一つを行った後に、新たなモデルを構築する情報処理方法。
【請求項１３】
複数のクラス、各クラスの属性および各クラスの関係性を定義した概念ネットワークのデータに基づいて、前記複数のクラスに対応する複数の変数を用いて表されるモデルを構築するステップと、
前記構築されたモデルの評価値を計算するステップと、
前記計算された評価値に基づいて、前記複数の変数の中の一部の変数同士の相関性を特定するステップと、
前特定された相関性に基づいて、前記複数の変数の中の少なくとも一部の変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うか否かを判断するステップと、
変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うと判断された場合に、変数の生成処理、集約処理および層別処理の少なくとも一つを行うステップと、
前記生成処理、前記集約処理および前記層別処理の少なくとも一つを行った後に、新たなモデルを構築するステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
統計モデルを構築する際、回帰モデルの場合は変数同士に依存関係があると、安定したモデルを構築できない場合があり、これは多重共線性と呼ばれている。多重共線性を解決する一手法として、データの層別が考えられる。
【０００３】
細かく層別を行うと精度が向上し、多重共線性を解決出来るが、含まれるサンプル数が減り、信頼性のある統計モデルを構築することが出来なくなるという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−６３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、多重共線性を回避するための手段を変数間の関係から決定する情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態によれば、複数のクラス、各クラスの属性および各クラスの関係性を定義した概念ネットワークのデータに基づいて、前記複数のクラスに対応する複数の変数を用いて表されるモデルを構築するモデル構築部と、
前記モデル構築部により構築された前記モデルの評価値を計算する評価値計算部と、
前記評価値計算部にて計算された前記評価値に基づいて、前記複数の変数の中の一部の変数同士の相関性を特定する相関性特定部と、
前記相関性特定部にて特定された前記相関性に基づいて、前記複数の変数の中の少なくとも一部の変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うか否かを判断する変数処理判断部と、
前記変数処理判断部にて、変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うと判断された場合に、変数の生成処理、集約処理および層別処理の少なくとも一つを行う変数処理部と、を備え、
前記モデル構築部は、前記生成処理、前記集約処理および前記層別処理の少なくとも一つを行った後に、新たなモデルを構築する情報処理装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】一実施形態による情報処理装置１の概略構成を示すブロック図。
【図２】オントロジによる概念階層を示す図。
【図３】ａｎｄの条件で変数を組み合わせる例を示す図。
【図４】ｏｒの条件で変数を組み合わせる例を示す図。
【図５】図１の情報処理装置１の処理手順の一例を示すフローチャート。
【図６】変数の生成処理を行った場合の表示例と回帰モデルの式を示す図。
【図７】変数の集約処理を行った場合の表示例と回帰モデルの式を示す図。
【図８】変数の層別処理を行った場合の表示例と回帰モデルの式を示す図。
【図９】層別処理を行った場合のオントロジデータの構造を示す図。
【図１０Ａ】変数Ａと変数Ｂが隣接する場合の変数処理情報の一例を示す図。
【図１０Ｂ】変数Ａと変数Ｂが隣接していない場合の変数処理情報の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。図１は一実施形態による情報処理装置１の概略構成を示すブロック図である。図１の情報処理装置１は、モデル構築部２と、評価値計算部３と、相関性特定部４と、変数処理判断部５と、変数処理部６と、を備えている。
【０００９】
モデル構築部２は、複数のクラス、各クラスの属性および各クラスの関係性を定義した概念ネットワークのデータに基づいて、複数のクラスに対応する複数の変数を用いて表されるモデルを構築する。評価値計算部３は、モデル構築部２により構築されたモデルの評価値を計算する。この評価値は、変数同士の相関性を数値化したものである。相関性特定部４は、評価値計算部３にて計算された評価値に基づいて、複数の変数の中の一部の変数同士の相関性を特定する。相関性特定部４は、相関係数の大小、または独立性の仮説検定のＰ値に基づき、複数の変数の中の一部の変数同士の相関性を特定する。
【００１０】
変数処理判断部５は、相関性特定部にて特定された前記相関性に基づいて、前記複数の変数の中の少なくとも一部の変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うか否かを判断する。変数処理判断部５は、第１変数処理判断部５ａと、第２変数処理判断部５ｂとを含むことができる。第１変数処理判断部５ａは、相関性特定部４にて特定された相関性に基づいて、複数の変数の中の少なくとも一部の変数の生成および集約の少なくとも一つを行うか否かを判断する。第２変数処理判断部５ｂは、第１変数処理判断部５ａの判断処理の後に、複数の変数の中の少なくとも一部の変数の層別を行うか否かを判断する。
【００１１】
変数処理部６は、変数処理判断部５にて、変数の生成、集約および層別の少なくとも一つを行うと判断された場合に、変数の生成処理、集約処理および層別処理の少なくとも一つを行う。変数処理判断部５が第１変数処理判断部５ａと第２変数処理判断部５ｂを有する場合には、変数処理部６は、第１変数処理判断部５ａにて変数の生成を行うと判断された場合に変数の生成処理を行い、第１変数処理判断部５ａにて変数の集約を行うと判断された場合に変数の集約処理を行い、第２変数処理判断部５ｂにて変数の層別を行うと判断された場合に変数の層別処理を行う。モデル構築部２は生成処理、集約処理および層別処理の少なくとも一つを行った後に、新たなモデルを構築する。
【００１２】
変数処理判断部５あるいは第２変数処理判断部５ｂは、より詳細には、細分化判断部９と、層別判断部１０とを有する。細分化判断部９は、複数の変数同士が同じクラスに属しておらず、かつ包含関係にもない場合に、変数の粒度を細分化するか否かを判断する。層別判断部１０は、変数の粒度を細分化する処理を行った後に、少なくとも一部の変数を層別するか否かを判断する。上述した変数処理部６は、複数の変数同士が同じクラスに属しておらず、かつ包含関係にもない場合で、かつ層別判断部１０にて層別すると判断された場合に、少なくとも一部の変数の層別処理を行う。
【００１３】
この他、図１の情報処理装置１は、入力部１１と、変数処理仕様記憶部１２と、評価値記憶部１３と、モデル表示部１４と、モデル出力部１５とを備えていてもよい。入力部１１は、複数のクラス、各クラスの属性および各クラスの関係性を定義した概念ネットワークのデータ内の複数の変数について、組合せ、集約または層別のいずれを行うかを示す変数処理仕様をユーザが入力する。変数処理仕様記憶部１２は、入力部１１から入力された変数処理仕様と、変数処理部６が行った処理に対応する変数処理仕様とを記憶する。評価値記憶部１３は、評価値計算部３により計算された評価値と、評価値記憶部１３により計算された評価値とを記憶する。モデル表示部１４は、モデル構築部２またはモデル構築部７により構築されたモデルを表示する。モデルの表示形態は特に問わない。モデル出力部１５は、モデル構築部２またはモデル構築部７により構築されたモデルのデータを出力する。モデルのデータの出力形態は特に問わない。出力先は、例えば、プリンタなどでもよいし、データを記録する記録装置でもよい。
【００１４】
図２は、複数のクラス、各クラスの属性および各クラスの関係性を定義した概念ネットワークのデータの一例であるオントロジによる概念階層を示す図である。図２のオントロジによる概念階層は、介護サービスの世界観に基づく概念階層を示している。この概念階層は、複数のクラスと、各クラスが持つ属性と、属性値とで構成されている。図２の□はクラスを表し、○は値を表している。概念階層間の関係は、ｉｓ−ａ、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｏｆ（ａ／ｏ）、ｐａｒｔ−ｏｆ（ｐ／ｏ）、ｉｎｓｔａｎｃｅ−ｏｆ（Ｉ／ｏ）などで表される。関係の後に、［１：＊］がある場合は、複数の属性を持てることを示す。ｉｓ−ａとは、一種であることを示す。例えば、三毛猫は猫の一種であることを表現するときに使用される。ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｏｆは、属性（アトリビュート）を示す。例えば、りんごは色という属性を持っていることを表現するときに使用される。ｐａｒｔ−ｏｆは、一部や部分を表現するときに使用される。ｉｎｓｔａｎｃｅ−ｏｆは、実体（インスタンス）を表現するときに使用される。
【００１５】
また、図２において、□で表されるクラスと○で表される値は、いずれも変数である。すなわち、オントロジによる概念階層中の各変数は物の性質を表す属性であり、各変数の値は属性値である。
【００１６】
例えば、図２のオントロジによる概念階層内の合成サービスには、基本サービスと注加減算がある。基本サービスと注加減算は、合成サービスの属性（ａ／ｏ）である。よって、基本サービスと注加減算は、図３に示すように、ａｎｄの条件で互いに組み合わせることができる。本実施形態では、ａｎｄの条件で組み合わせることを生成と呼ぶ。
【００１７】
また、図２において、時間制約は、基本サービスのａ／ｏである。時間を表す０〜３０と３０〜６０は時間制約のＩ／ｏである。０〜２０と２０〜３０は０〜３０のｐ／ｏである。よって、０〜２０と２０〜３０は、ｏｒの条件で互いに組み合わせることができる。本実施形態では、ｏｒの条件で組み合わせることを集約と呼ぶ。０〜２０と２０〜３０をｏｒの条件で組み合わせると、図４に示すように、０〜３０に集約することができる。
【００１８】
図２における種類は、基本サービスのａ／ｏである。訪問介護と通所介護は種類のＩ／ｏである。訪問介護のａ／ｏとして、いくつかのサービスがあるが、図２では具体的なサービスを明示していない。加算と減算は注加減算のｉｓ−ａである。山間地域加算は加算のＩ／ｏである。同一建物加算は減算のＩ／ｏである。山間地域加算と同一建物減算のａ／ｏとして、それぞれ特定のサービスがある。施設種類と施設規模は、施設のａ／ｏである。老健は施設種類のＩ／ｏである。大は施設規模のＩ／ｏである。
【００１９】
なお、図２は、介護サービスに関するオントロジによる概念階層の一例であり、介護サービスに関する概念階層は、図２に限定されるものではない。
【００２０】
図５は図１の情報処理装置１の処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、モデル構築部２にて、モデルを構築する（ステップＳ１）。ここでは、図２のオントロジによる概念階層のモデルを構築するものとする。
【００２１】
次に、評価値計算部３にて、ステップＳ１で構築したモデルの評価値を計算する。ここでは、例えば、多重共線性の評価指標であるＶＩＦ（Variance Inflation Factor）を算出する。ＶＩＦは、相関係数ρを用いると、以下の（１）式で表される。
【００２２】
【数１】
0006530338.tif 000002
【００２３】
なお、評価値は、必ずしもＶＩＦに限られるものではない。例えば、統計的検定のＰ値や、最大尤度と自由パラメータ数で表されるＡＩＣ（Akaike's Information Criterion）、最小二乗法の残差、決定係数などを評価値として用いてもよい。
【００２４】
次に、評価値が閾値（例えば１０）を上回るか否かを判定する。評価値が閾値以下であれば、複数の変数間の多重共線性は解決されていると考えられるため、図２の処理を終了する。一方、評価値が閾値を上回っていると、複数の変数間に強い相関があると考えられる。そこで、変数同士が同じクラスのａ／ｏの関係にあるか、すなわち、一方の変数が他方の変数の属性であるか否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４がＹＥＳの場合、変数同士で生成処理を行う（ステップＳ５）。生成処理とは、変数同士を乗じる処理である。介護サービスにおける生成処理の一具体例は、介護者が複数種類の介護を同時に受ける場合である。例えば、介護者が食事の介護サービスと入浴の介護サービスとを同時に受ける場合には、生成処理では、これら２つのサービスに対する２つの変数を互いに乗じる処理を行う。
【００２５】
ステップＳ４がＮＯの場合、変数同士がｐ／ｏの関係にあるか、すなわち、一方の変数が他方の変数の一部であるか否かを判定する（ステップＳ６）。ステップＳ６がＹＥＳの場合、変数同士で集約処理を行う（ステップＳ７）。例えば、０〜３０分を表す変数と、この変数の一部の時間である０〜２０分を表す変数と、同じく２０〜３０分を表す変数とが存在する場合には、集約処理では、０〜２０分を表す変数と２０〜３０分を表す変数とを集約させて、０〜３０分を表す変数にまとめる処理を行う。
【００２６】
ステップＳ６がＮＯの場合、変数の粒度を細分化するか否かを判定する（ステップＳ８）。ここでは、入力部１１を介して外部から入力された変数処理仕様などを参照して、変数の粒度を細分化するか否かを判定する。
【００２７】
ステップＳ８がＹＥＳの場合、変数の粒度を細分化する処理を行い（ステップＳ９）、変数を層別する（ステップＳ１０）。層別する変数は、他の変数との関係性がない変数である。
【００２８】
ステップＳ５、Ｓ７またはＳ１０の処理が終了すると、変数処理仕様を変数処理仕様記憶部１２に記憶する。次に、変数処理仕様を表示する（ステップＳ１０）。変数処理仕様の表示は、例えばモデル表示部１４が行う。その後、ステップＳ１に戻って、モデルを再構築し、ステップＳ２以降の処理を繰り返す。ステップＳ２以降の処理は、ステップＳ３で評価値が閾値以下になるか、あるいは、ステップＳ８で細分化しないと判定されるまで繰り返される。
【００２９】
なお、図５のフローチャートでは、変数同士で生成処理を行うか否かを判断した後に、変数同士で集約処理を行うか否かを判断し、その後に、変数の層別処理を行うか否かを判断しているが、これらの処理順序は任意であり、これらの処理を並列的に行ってもよい。
【００３０】
図２のオントロジによる概念階層内の少なくとも一部の変数の関係は、以下の（２）式に示す回帰モデルの式で表すことができる。
【００３１】
【数２】
0006530338.tif 000003
【００３２】
ｙは目的変数、ｘｉは変数（説明変数）である。βｉは変数ｘｉの係数、β0は定数項である。モデルの構築とは、変数ｘｉ、係数および定数を決定することを指す。図５の例では、目的変数ｙは例えば訪問介護サービスの受給回数、ｘは訪問介護サービスが持つ属性および属性値である。
【００３３】
図６〜図８はモデル表示部１４による表示例と回帰モデルの式の例を示す図である。図６は変数の生成処理を行った場合の表示例と回帰モデルの式を示し、図７は変数の集約処理を行った場合の表示例と回帰モデルの式を示し、図８は変数の層別処理を行った場合の表示例と回帰モデルの式を示している。
【００３４】
図６の生成処理では、訪問介護の属性であるサービス１の変数とサービス２の変数とを乗じる処理を行う。図６の表示例では、生成処理の対象となる変数を太字で表示するなどして、他の変数と識別可能な表示形態で表示している。図６の場合の回帰モデルの式は、以下の（３）式で表される。
【００３５】
【数３】
0006530338.tif 000004
【００３６】
（３）式に示すように、変数ｘ１とｘ２を互いに乗じることで、変数ｘ１とｘ２の生成（組合せ）を行っている。本発明者の検証によると、図２のオントロジによる概念階層について、変数の生成処理を行う前の状態でのＶＩＦは１０．８であったが、上述した変数の生成処理を行うことで、ＶＩＦを３．２まで低下させることができた。
【００３７】
図７の集約処理では、介護時間の属性であるサービス４の変数とサービス５の変数とを集約させる処理を行う。図７の表示例では、集約処理の対象となる変数を太字で表示するなどして、他の変数と識別可能な表示形態で表示している。図７の場合の回帰モデルの式は、以下の（４）式で表される。
【００３８】
【数４】
0006530338.tif 000005
（４）式に示すように、変数ｘ４とｘ５を一つにまとめることで、変数ｘ４とｘ５の集約処理を行っている。本発明者の検証によると、図２のオントロジの概念階層について、変数の集約処理を行うことで、ＶＩＦを３．２まで低下させることができた。
【００３９】
図８の層別処理の表示例を説明する前に、図９を用いて、図２のオントロジの概念階層に対して層別処理を行った場合の概念階層の構造を説明する。図９には、図１と比べて、基本サービスの属性である居宅／施設と、居宅／施設の属性である居宅および施設と、居宅の属性であるサービス１と、施設の属性であるサービス２とが追加されている。サービス１とサービス２は、他のどの変数にも接続されていない。よって、サービス１とサービス２は層別することができる。
【００４０】
図８の層別処理では、層別させるサービス１とサービス２のそれぞれについて、回帰モデルの式が生成される。以下の（５）式はサービス１に対応する式、（６）式はサービス２に対応する式である。本発明者の検証によると、上述した変数の層別処理を行うことで、ＶＩＦを３．２まで低下させることができた。
【００４１】
【数５】
0006530338.tif 000006
【００４２】
【数６】
0006530338.tif 000007
【００４３】
変数の生成処理、集約処理、または層別処理のいずれを行うべきかの判断材料となりうる変数処理情報を、入力部１１を介して外部から情報処理装置１に入力してもよい。
【００４４】
図１０Ａと図１０Ｂは変数処理情報の一例を示す図である。図１０Ａは変数Ａと変数Ｂが隣接する場合の変数処理情報の一例を示し、図１０Ｂは変数Ａと変数Ｂが隣接していない場合の変数処理情報の一例を示している。
【００４５】
図１０Ａの例では、変数Ｂが変数Ａのインスタンス（Ｉ／ｏ）である場合は、変数Ｂに集約する。また、変数Ｂが変数Ａの属性（ａ／ｏ）である場合は、変数Ａに集約する。また、変数Ｂが変数ＡのＨａｓ−ａである場合は、変数Ｂに集約する。同様に、変数Ｂが変数Ａの一部（ｐ／ｏ）である場合は、変数Ｂに集約する。
【００４６】
図１０Ｂの例では、変数Ｃが変数ＡとＢのインスタンス（Ｉ／ｏ）である場合は、変数Ｃが変数ＡとＢの一方しか取れない場合は層別する。それ以外は、変数ＡとＢの生成処理を行う。変数Ｃが変数Ａのインスタンス（Ｉ／ｏ）で、かつ変数Ｂのアトリビュート（ａ／ｏ）であれば、変数ＡとＢの生成処理を行う。変数Ｃが変数ＡとＢのアトリビュート（ａ／ｏ）であれば、変数ＡとＢの生成処理を行う。変数Ｃが変数ＡとＢの一部であれば、変数ＡとＢを集約する。変数ＡとＢのリンクがなければ、変数ＡとＢは層別する。
【００４７】
なお、図１０Ａと図１０Ｂは、変数処理情報の一例にすぎず、任意に変更しても構わない。外部から情報処理装置１に与える変数処理情報を概念階層に合わせて変更することで、個々の概念階層に最適な変数の生成処理、集約処理および層別処理を行うことができる。
【００４８】
このように、本実施形態では、複数のクラス、各クラスの属性および各クラスの関係性を定義した概念ネットワークのデータに基づいて、複数のクラスに対応する複数の変数を用いて表されるモデルを構築した後に、そのモデルの評価値を計算して、評価値によって、モデル内の各変数の相関性を検証し、変数同士の相関性が高ければ、各変数間の関係によって、変数の生成処理および集約処理の少なくとも一つを行い、その後に必要に応じて層別処理を行う。これにより、細かく層別を行ったためにサンプル数が減って信頼性の高い統計モデルが構築できないという問題を解決することができる。
【００４９】
上述した実施形態で説明した情報処理装置１の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、情報処理装置１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。
【００５０】
また、情報処理装置１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【００５１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。例えば、下記の（７）式に示すような、医療の投薬効果の評価に使われるロジスティック回帰モデルのように、投薬の効果による治療が有効/そうでないといった2値の値が出力になる場合でも適用可能である。この場合、pは有効であった確率である。複数の変数による統計・判別モデルについては適用かのうである。
【００５２】
【数７】
0006530338.tif 000008
これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００５３】
１  情報処理装置、２  モデル構築部、３  評価値計算部、４  相関性特定部、５  変数処理判断部、５ａ  第１変数処理判断部、５ｂ  第２変数処理判断部、６  変数処理部、７  モデル構築部、８  評価値計算部、９  細分化判断部、１０  層別判断部、１１  入力部、１２  変数処理仕様記憶部、１３  評価値記憶部、１４  モデル表示部、１５  モデル出力部
【図１】
0006530338.tif 000009
【図２】
0006530338.tif 000010
【図３】
0006530338.tif 000011
【図４】
0006530338.tif 000012
【図５】
0006530338.tif 000013
【図６】
0006530338.tif 000014
【図７】
0006530338.tif 000015
【図８】
0006530338.tif 000016
【図９】
0006530338.tif 000017
【図１０Ａ】
0006530338.tif 000018
【図１０Ｂ】
0006530338.tif 000019