(57)【要約】  高再現率において高適合率が得られる分類モデルを学習する。  分類モデル学習システム（１００）は、学習データ記憶部（１１０）、及び、学習部（１３０）を含む。学習データ記憶部（１１０）は、正例または負例に分類された学習データを記憶する。学習部（１３０）は、学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する。
2016084326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
正例または負例に分類された学習データを記憶する学習データ記憶手段と、
前記学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する学習手段と、
を備えた情報処理システム。
【請求項２】
前記分類モデルは、データが正例または負例に分類される確率を出力する関数であり、
前記学習手段は、前記分類モデルの関数のパラメタにより表された前記再現率に係る制約、及び、当該パラメタにより表された前記適合率に係る目的関数が設定された、制約付き最適化問題を生成し、当該制約付き最適化問題の解を求めることにより、前記パラメタを推定する、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記再現率は、各正例が正例と分類される数の期待値である、
請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記再現率は、全ての正例の内の正例と分類される数の期待値である、
請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記目的関数は、負例が正例と分類される数の期待値をより小さくする目的関数である、
請求項２乃至４のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記目的関数は、負例が正例と分類される数の期待値に正の係数を乗じた値が分子、または、負の係数を乗じた値が分母に設定された式の値をより小さくする目的関数、及び、負例が正例と分類される数の期待値に負の係数を乗じた値が分子、または、正の係数を乗じた値が分母に設定された式の値をより大きくする目的関数、の内の少なくとも一方を含む、
請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記目的関数は、前記パラメタに係る正則化項を含む、
請求項２乃至６のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記分類モデルは、ロジスティック回帰モデルである、
請求項１乃至７のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項９】
正例または負例に分類された学習データを取得し、
前記学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する、
情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
正例または負例に分類された学習データを取得し、
前記学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する、
処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法、及び、記録媒体に関し、特に、分類モデルを学習するための情報処理システム、情報処理方法、及び、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
大量の事象を監視するシステムにおいて、重要な事象を見落としなく監視することが要求されている。例えば、クリティカルな内容を含むテキストを監視するテキスト分析システムでは、違法情報や、コンプライアンス違反に係る情報、災害情報等の重要な情報を含むテキストを漏れなく監視することが要求される。このような監視システムにおいて、全ての事象を監視することは、コストの観点から、現実的には難しい。【０００３】
そこで、コストを削減するために、監視対象の事象のクラスを正例、そうでない事象のクラスを負例とし、入力された事象が正例か負例かを分類することにより、監視を支援することが考えられる。この場合、事象が正例か負例かを分類するために、分類確率を出力する関数（分類モデル）が用いられる。【０００４】
ここで、分類モデルによる分類結果の数は、以下のような４種類に分けられる。
１）正例が正例と正しく分類される数（ＴＰ：Ｔｒｕｅ  Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）
２）正例が負例と誤って分類される数（ＦＮ：Ｆａｌｓｅ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ）
３）負例が正例と誤って分類される数（ＦＰ：Ｆａｌｓｅ  Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）
４）負例が負例と正しく分類される数（ＴＮ：Ｔｒｕｅ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ）
重要な事象を極力見落としなく監視するためには、分類モデルにより出力される分類確率に対して正例または負例に分類するための閾値に、より小さい値を設定する必要がある。しかしながら、閾値を小さくすると、ＴＰが増えるが、同時に、ＦＰも増える。このため、監視すべき事象（正例と分類される事象）の数が膨大になる。監視すべき事象の数を現実的に監視可能な量に収めるためには、閾値を小さくした場合のＦＰを極力減らす必要がある。ここで、閾値を小さくすることは、再現率（全正例の事象の中で正例と分類された事象の割合）を上げることに相当し、ＦＰを減らすことは適合率（正例と分類された事象の内、実際に正例である事象の割合）を上げることに相当する。すなわち、監視すべき事象の数を現実的に監視可能な量に収めるためには、高い再現率のときに、高い適合率を達成する必要がある。【０００５】
一般に、再現率を向上するためには、ＴＰの増加が必要であり、適合率を向上するためには、ＦＰの減少が必要である。しかしながら、ＴＰを増やすとＦＰも増えるというトレードオフの関係があるため、再現率の向上、及び、適合率の向上の両立は困難なことが知られている。【０００６】
分類モデルの学習方法の一例が、例えば、非特許文献１に記載されている。非特許文献１の学習方法では、分類モデルとしてロジスティック回帰が用いられる。ここで、ＴＰ、ＦＮ、ＦＰの３種類の分類結果の期待値が、分類モデルのパラメタθを使って表される。適合率、再現率は、これらＴＰ、ＦＮ、ＦＰを用いて、それぞれ、数１式、数２式のように表される。【０００７】
【数１】
2016084326.tif 000003
【０００８】
【数２】
2016084326.tif 000004
【０００９】
そして、適合率と再現率の重み付き調和平均であるＦ値の期待値を表す目的関数が、数３式のように構築される。【００１０】
【数３】
2016084326.tif 000005
【００１１】
分類モデルのパラメタθは、数３式の目的関数を最大化するパラメタθを求めることにより推定（学習）される。ここで、重みβは正の実数であり、βを大きくするほど再現率が重視される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Martin Jansche「Maximum Expected F-Measure Training of Logistic Regression Models」、Proceedings of Human Language Technology Conference and Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (HLT/EMNLP), pages 692-699, October 2005
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、上述の非特許文献１に記載された学習方法では、高再現率において高適合率が得られるような分類モデルを学習することができないという技術課題がある。その理由は、重みβを大きくして再現率を重視した場合、再現率と適合率のトレードオフの重みが変わり、再現率が高ければ適合率は低くてもよい、という目的関数になるためである。【００１４】
本発明の目的は、上述の技術課題を解決し、高再現率において高適合率が得られる分類モデルを学習することができる、情報処理システム、情報処理方法、及び、記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上述の技術課題を解決するための技術手段として、本発明の一態様における情報処理システムは、正例または負例に分類された学習データを記憶する学習データ記憶手段と、前記学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する学習手段と、を備える。【００１６】
また、本発明の一態様における情報処理方法は、正例または負例に分類された学習データを取得し、前記学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する。【００１７】
また、本発明の一態様におけるコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、正例または負例に分類された学習データを取得し、前記学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する、処理を実行させるプログラムを格納する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の技術効果は、高再現率において高適合率が得られる分類モデルを学習できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における、分類モデル学習システム１００の構成を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における、コンピュータにより実現された分類モデル学習システム１００の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態における、分類モデル学習システム１００の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態における、学習データの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、図面中の矢印の方向は一例を示すものであり、本発明の実施形態を限定するものではない。
【００２１】
はじめに、本発明の実施の形態の構成を説明する。図２は、本発明の実施の形態における、分類モデル学習システム１００の構成を示す図である。分類モデル学習システム１００は、本発明の情報処理システムの一実施形態である。分類モデル学習システム１００は、例えば、重要な事象を表すクリティカルな内容を含むテキストを監視するための分類モデルを学習する。
【００２２】
図２を参照すると、本発明の実施の形態の分類モデル学習システム１００は、学習データ記憶部１１０、分類モデル記憶部１２０、及び、学習部１３０を含む。
【００２３】
学習データ記憶部１１０は、分類モデルを学習するための学習データを記憶する。
【００２４】
分類モデル記憶部１２０は、学習部１３０により学習された分類モデルのパラメタを記憶する。
【００２５】
学習部１３０は、分類モデルを学習する。学習部１３０は、最適化問題生成部１４０、及び、パラメタ推定部１５０を含む。
【００２６】
最適化問題生成部１４０は、学習データをもとに、分類モデルを学習するための制約付き数理最適化問題（以下、制約付き最適化問題と記載する）を生成する。最適化問題生成部１４０は、目的関数生成部１４１、及び、制約生成部１４２を含む。
【００２７】
目的関数生成部１４１は、適合率に係る目的関数を生成する。
【００２８】
制約生成部１４２は、再現率に係る制約を生成する。
【００２９】
パラメタ推定部１５０は、生成された制約付き最適化問題の解を求めることにより、分類モデルのパラメタを学習する。
【００３０】
なお、分類モデル学習システム１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。
【００３１】
図３は、本発明の実施の形態における、コンピュータにより実現された分類モデル学習システム１００の構成を示すブロック図である。
【００３２】
分類モデル学習システム１００は、ＣＰＵ１０１、ハードディスクやメモリ等の記憶デバイス（記憶媒体）１０２、他の装置等と通信を行う通信デバイス１０３、マウスやキーボード等の入力デバイス１０４、及び、ディスプレイ等の出力デバイス１０５を含む。
【００３３】
ＣＰＵ１０１は、学習部１３０の機能を実現するためのコンピュータプログラムを実行する。記憶デバイス１０２は、学習データ記憶部１１０、及び、分類モデル記憶部１２０のデータを記憶する。通信デバイス１０３は、他の装置等から、学習データを取得する。また、通信デバイス１０３は、他の装置等へ、学習結果（分類モデルのパラメタ）を出力する。また、入力デバイス１０４が、利用者等から、学習データを取得し、出力デバイス１０５が、利用者等へ、学習結果を出力してもよい。
【００３４】
また、分類モデル学習システム１００は、図２に示された各構成要素が、有線または無線で接続された複数の物理的な装置に分散的に配置されることより構成されていてもよい。
【００３５】
また、分類モデル学習システム１００の各構成要素は、独立した論理回路でもよい。
【００３６】
次に、本発明の実施の形態の動作を説明する。
【００３７】
本発明の実施の形態においては、分類モデルとして、ロジスティック回帰モデルを用いる。なお、分類モデルは、分類確率を算出できれば、サポートベクトルマシンやニューラルネットワークモデル等、他の分類モデルでもよい。
【００３８】
ロジスティック回帰モデルでは、ｎ次元のパラメタベクトルθ＝（θ１，θ２，…，θｎ）、ｎ次元の特徴ベクトルｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）に対して、正例（＋）の確率Ｐ（＋｜ｘ；θ）（分類確率）が、数４式で表される。
【００３９】
ここで、特徴ベクトルの要素ｘ１，ｘ２，…，ｘｎは、事象を表す特徴量である。パラメタベクトルの要素θ１，θ２，…，θｎは、それぞれ、特徴量ｘ１，ｘ２，…，ｘｎに係るパラメタである。特徴量としては、例えば、テキストに含まれる各単語の有無や数が用いられる。
【００４０】
【数４】
2016084326.tif 000006
【００４１】
また、負例（−）の確率Ｐ（−｜ｘ；θ）は、正例（＋）の確率Ｐ（＋｜ｘ；θ）を用いて、数５式で表される。
【００４２】
【数５】
2016084326.tif 000007
【００４３】
ロジスティック回帰モデルを用いた分類では、入力された事象に対して算出された数４式の確率が、利用者等により設定された所定の閾値以上の場合、事象が監視対象（正例）に分類される。
【００４４】
数４式を用いると、正例が正例と正しく分類される数（ＴＰ）、負例が正例と誤って分類される数（ＦＰ）、及び、正例が負例と誤って分類される数（ＦＮ）、のそれぞれの期待値は、それぞれ、数６式、数７式、及び、数８式で表される。ここで、Ｍｉｎｕｓは負例の特徴ベクトルの集合、Ｐｌｕｓは正例の特徴ベクトルの集合を示す。
【００４５】
【数６】
2016084326.tif 000008
【００４６】
【数７】
2016084326.tif 000009
【００４７】
【数８】
2016084326.tif 000010
【００４８】
図５は、本発明の実施の形態における、学習データの例を示す図である。学習データの各々は、分類クラス、及び、特徴ベクトルＸの各要素（特徴量）ｘ１，ｘ２，…，ｘｎの値を含む。図５の例では、例えば、最初のデータの分類クラスは正例（＋）であり、各要素の値が、ｘ１＝ａ１１、ｘ２＝ａ１２、…、ｘｎ＝ａ１ｎであることを示している。ここでは、図５に示すような学習データが、学習データ記憶部１１０に記憶されていると仮定する。
【００４９】
図４は、本発明の実施の形態における、分類モデル学習システム１００の動作を示すフローチャートである。
【００５０】
はじめに、最適化問題生成部１４０は、学習データ記憶部１１０から学習データを取得する（ステップＳ１）。
【００５１】
例えば、最適化問題生成部１４０は、図５の学習データを取得する。
【００５２】
次に、最適化問題生成部１４０は、取得した学習データをもとに、分類モデルを学習するための制約付き最適化問題を生成する（ステップＳ２）。ここで、最適化問題生成部１４０の目的関数生成部１４１は、適合率に係る目的関数を生成する。また、制約生成部１４２は、再現率の下限値に係る制約を生成する。
【００５３】
目的関数生成部１４１は、適合率をより大きくするための目的関数として、学習データの内の負例の特徴ベクトルの特徴量の値と分類モデルのパラメタとを用いて、負例が正例と分類される数の期待値をより小さくすることを目的とした目的関数を生成する。
【００５４】
ここで、最小化問題を生成する場合、例えば、FP(θ)の係数が正で、かつ、FP(θ)が分子にある数９、数１０式のような目的関数、または、FP(θ)の係数が負で、かつ、FP(θ)が分母にある数１１式のような目的関数が生成される。
【００５５】
【数９】
2016084326.tif 000011
【００５６】
【数１０】
2016084326.tif 000012
【００５７】
【数１１】
2016084326.tif 000013
【００５８】
また、最大化問題を生成する場合、例えば、FP(θ)の係数が負で、かつ、FP(θ)が分子にある数１２式のような目的関数、または、FP(θ)の係数が正で、かつ、FP(θ)が分母にある数１３、数１４式のような目的関数が生成される。
【００５９】
【数１２】
2016084326.tif 000014
【００６０】
【数１３】
2016084326.tif 000015
【００６１】
【数１４】
2016084326.tif 000016
【００６２】
なお、最適化問題を解くときに、パラメタベクトルθの値が発散することを防ぐための方法として、正則化が知られている。目的関数生成部１４１は、最小化問題に対しては、例えば数１５式のように、正則化の方法に応じて算出される後述するΩ（θ）に正の係数（Ｃ）を乗じた正則項を追加することにより、目的関数を正則化してもよい。また、目的関数生成部１４１は、最大化問題に対しては、例えば数１６式のように、Ω（θ）に負の係数（−Ｃ）を乗じた正則項を追加することにより、目的関数を正則化してもよい。
【００６３】
【数１５】
2016084326.tif 000017
【００６４】
【数１６】
2016084326.tif 000018
【００６５】
ここで、Ω（θ）には、例えば、数１７式のような、各パラメタθ１，θ２，…，θｎの二乗の総和（Tikhonov正則化）や、数１８式のような、各パラメタの絶対値の総和（Lasso正則化）等を用いることができる。また、Ω（θ）として、数１９式のような、それらに所定の係数λ１、λ２を乗じた和（Elastic Net正則化）を用いてもよい。
【００６６】
【数１７】
2016084326.tif 000019
【００６７】
【数１８】
2016084326.tif 000020
【００６８】
【数１９】
2016084326.tif 000021
【００６９】
制約生成部１４２は、再現率に係る制約として、学習データの内の正例の特徴ベクトルの特徴量の値と分類モデルのパラメタとを用いて、再現率の下限値に係る制約を生成する。
【００７０】
ここで、再現率に係る制約を、各正例の、正例と判断される数の期待値で表す場合は、例えば、数２０式のような制約が生成される。また、再現率に係る制約を、全ての正例についての、正例と判断される数の期待値で表す場合は、例えば、数２１式のような制約が生成される。ここで、ｒは再現率の下限値である。
【００７１】
【数２０】
2016084326.tif 000022
【００７２】
【数２１】
2016084326.tif 000023
【００７３】
数２０式は、各正例の、正例と判断される数の期待値をｒ以上にすることで、全体の再現率をｒ以上にすることを意味する。また、数２１式は、再現率の期待値をｒ以上とすることを意味する。ｒは０から１までの実数で、例えばｒ＝０．９の場合、再現率９０％以上の制約において適合率をより大きくすることを示す。ｒの値は、利用者等により、設定される。
【００７４】
これらの目的関数、及び、制約の組み合わせによって、分類モデルのパラメタに関する制約付き最適化問題が生成される。
【００７５】
例えば、最適化問題生成部１４０は、図５の各学習データの特徴ベクトルの各要素ｘ１，ｘ２，…，ｘｎの値と、パラメタθ１，θ２，…，θｎとを用いて、目的関数、及び、制約を生成する。
【００７６】
最後に、パラメタ推定部１５０は、生成された制約付き最適化問題の解を、数理最適化手法を用いて求めることにより、分類モデルのパラメタを推定（学習）する（ステップＳ３）。パラメタ推定部１５０は、学習結果（分類モデルのパラメタ）を、分類モデル記憶部１２０に保存する。ここで、数理最適化手法としては、例えば、内点法、逐次二次最適化、バリア関数法等、非線形制約付き最適化問題を解くための任意の方法が利用できる。
【００７７】
例えば、パラメタ推定部１５０は、図５の各学習データに対して生成された最適化問題を解くことにより、パラメタθ１，θ２，…，θｎの値を推定する。
【００７８】
以上により、本発明の実施の形態の動作が完了する。
【００７９】
次に、本発明の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【００８０】
図１を参照すると、分類モデル学習システム１００（情報処理システム）は、学習データ記憶部１１０、及び、学習部１３０を含む。学習データ記憶部１１０は、正例または負例に分類された学習データを記憶する。学習部１３０は、学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する。
【００８１】
本発明の実施の形態によれば、高再現率において高適合率が得られる分類モデルを学習できる。その理由は、学習部１３０が、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習するためである。
【００８２】
これにより、重要な事象を極力見落としなく監視するために、分類モデルにより出力される分類確率に対する判定閾値（監視対象の事象と判定するための閾値）を小さくしても、負例を正例と判定される数の増加が抑えられる。したがって、例えば、通常のロジスティック回帰モデルを用いて事象を分類する場合と比較して、同じ判定閾値（監視対象から漏れる事象の割合が同程度）であっても、監視対象の事象の量が低減され、監視に係るコストが低減される。また、監視対象の事象の量（監視に係るコスト）が同じ場合であっても、閾値をより小さくでき、監視対象から漏れる事象の割合を低減できる。
【００８３】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００８４】
例えば、本発明の実施の形態では、分類モデル学習システム１００が、クリティカルな内容を含むテキストを監視するための分類モデルを学習する場合を例として記載した。しかしながら、これに限らず、分類モデル学習システム１００が学習する分類モデルは、システムの障害兆候の監視等、重要な事象を見落としなく監視するための分類モデルであれば、他の分類モデルでもよい。システムの障害兆候を監視する場合、特徴ベクトルの特徴量としては、例えば、システムから取得したリソースの使用量やセンサの検出値が用いられる。そして、リソースの使用量やセンサの検出値がクリティカルな状態を示したデータが、監視対象のデータとして分類される。
【００８５】
この出願は、２０１４年１１月２６日に出願された日本出願特願２０１４−２３８８２９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明は、重要な事象を見落としなく監視するシステムに適用できる。
【符号の説明】
【００８７】
１００    分類モデル学習システム
１０１    ＣＰＵ
１０２    記憶デバイス
１０３    通信デバイス
１０４    入力デバイス
１０５    出力デバイス
１１０    学習データ記憶部
１２０    分類モデル記憶部
１３０    学習部
１４０    最適化問題生成部
１４１    目的関数生成部
１４２    制約生成部
１５０    パラメタ推定部
【図１】
2016084326.tif 000024
【図２】
2016084326.tif 000025
【図３】
2016084326.tif 000026
【図４】
2016084326.tif 000027
【図５】
2016084326.tif 000028
【手続補正書】
【提出日】平成29年4月20日(2017.4.20)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
正例または負例に分類された学習データを記憶する学習データ記憶手段と、
前記学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する学習手段と、
を備えた情報処理システム。
【請求項２】
前記分類モデルは、データが正例または負例に分類される確率を出力する関数であり、
前記学習手段は、前記分類モデルの関数のパラメタにより表された前記再現率に係る制約、及び、当該パラメタにより表された前記適合率に係る目的関数が設定された、制約付き最適化問題を生成し、当該制約付き最適化問題の解を求めることにより、前記パラメタを推定する、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記再現率は、各正例が正例と分類される数の期待値である、
請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記再現率は、全ての正例の内の正例と分類される数の期待値である、
請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記目的関数は、負例が正例と分類される数の期待値をより小さくする目的関数である、
請求項２乃至４のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記目的関数は、負例が正例と分類される数の期待値に正の係数を乗じた値が分子、または、負の係数を乗じた値が分母に設定された式の値をより小さくする目的関数、及び、負例が正例と分類される数の期待値に負の係数を乗じた値が分子、または、正の係数を乗じた値が分母に設定された式の値をより大きくする目的関数、の内の少なくとも一方を含む、
請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記目的関数は、前記パラメタに係る正則化項を含む、
請求項２乃至６のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記分類モデルは、ロジスティック回帰モデルである、
請求項１乃至７のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項９】
正例または負例に分類された学習データを取得し、
前記学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する、
情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
正例または負例に分類された学習データを取得し、
前記学習データを用いて、分類モデルによる分類の再現率の下限値に係る制約の下で、当該分類モデルによる分類の適合率がより大きくなるように、当該分類モデルを学習する、
処理を実行させるプログラム。
【国際調査報告】
2016084326.tif 000029
2016084326.tif 000030