(57)【要約】【課題】標本数と説明変数候補が多い場合にも高速にモデルを構築する。【解決手段】第１値または第２値を有する複数の説明変数と、所定事象の発生の有無を前記第１値および第２値によって表す目的変数とを含むサンプルの集合を用いて、前記所定事象が発生するまたはしない確率を計算するためのモデルを生成するために用いる説明変数を選択する変数選択方法であって、  前記目的変数が第１値および第２値をもつサンプルの頻度を第１頻度および第２値として計数し、前記説明変数ごとに、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第１値であるサンプルの頻度を第３頻度、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第２値であるサンプルの頻度を第４頻度として計数し、前記第１頻度と、第２頻度と、説明変数ごとに得られた前記第３頻度および前記第４頻度とを用いて、各前記説明変数の特徴量をそれぞれ算出し、算出された各前記特徴量に基づき１つ以上の説明変数を選択する。【選択図】図１
2008158748.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１値または第２値を有する複数の説明変数と、所定事象の発生の有無を前記第１値および第２値によって表す目的変数とを含むサンプルの集合を用いて、前記所定事象が発生するまたはしない確率を計算するためのモデルを生成するために用いる説明変数を選択する変数選択装置であって、
前記目的変数が第１値をもつサンプルの頻度を第１頻度として、前記目的変数が第２値をもつサンプルの頻度を第２頻度として計数し、
前記説明変数ごとに、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第１値であるサンプルの頻度を第３頻度、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第２値であるサンプルの頻度を第４頻度として計数する頻度計数部と、
前記第１頻度と、第２頻度と、説明変数ごとに得られた前記第３頻度と、説明変数ごとに得られた前記第４頻度とを用いて、各前記説明変数の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部と、
算出された各前記特徴量に基づき１つ以上の説明変数を選択する変数選択部と、
を備えた変数選択装置。
【請求項２】
前記第１頻度と、第２頻度と、説明変数ごとに得られた前記第３頻度と、説明変数ごとに得られた前記第４の頻度とを用いて、各前記説明変数の係数を推定する係数推定部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の変数選択装置。
【請求項３】
前記特徴量算出部は、
前記説明変数ごとに、前記説明変数が第１値であるサンプルの頻度に対する前記第３頻度または前記第４頻度の比率の母集団に対する第１信頼区間を算出し、
算出された前記第１信頼区間と、前記説明変数が第１値であるサンプルの頻度とから、前記第３頻度または第４頻度の第２信頼区間を算出し、
算出された前記第２信頼区間と、前記説明変数が第１値であるサンプルの頻度とから、前記第４頻度または前記第３頻度の第３信頼区間を算出し、
前記第２信頼区間と、前記第３信頼区間と、前記第１頻度と、前記第２頻度とから、前記説明変数の係数の第４信頼区間を算出し、
算出された前記第４信頼区間に基づいて前記説明変数の特徴量を算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の変数選択装置。
【請求項４】
前記特徴量算出部は、前記第４信頼区間において絶対値が最小である値の絶対値を前記特徴量として決定することを特徴とする請求項３に記載の変数選択装置。
【請求項５】
前記変数選択部により選択された説明変数と、前記選択された説明変数に対して推定された係数とを用いてモデルを生成する第１のモデル生成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の変数選択装置。
【請求項６】
前記第１のモデル生成部は、
生成された前記モデルの性能を評価し、
評価の結果が所定の終了条件を満たさない場合は前記変数選択部に対してさらに説明変数を選択することを要求する、
ことを特徴とする請求項５に記載の変数選択装置。
【請求項７】
前記第１のモデル生成部は、前記モデルとしてロジスティック回帰モデルを生成することを特徴とする請求項５または６に記載の変数選択装置。
【請求項８】
前記サンプルの集合に含まれる、前記選択された説明変数と前記目的変数とを用いてモデルを生成する第２のモデル生成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の変数選択装置。
【請求項９】
前記第２のモデル生成部は、前記モデルとしてロジスティック回帰モデルを生成することを特徴とする請求項８に記載の変数選択装置。
【請求項１０】
複数の説明変数と、所定事象の発生の有無を前記第１値および第２値によって表す目的変数とからなる初期サンプルの集合を入力する入力部と、
各前記初期サンプルに含まれる説明変数の値をあらかじめ与えられた変換規則にしたがって前記第１値または第２値に変換する変数変換部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の変数選択装置。
【請求項１１】
第１値または第２値を有する複数の説明変数と、所定事象の発生の有無を前記第１値および第２値によって表す目的変数とを含むサンプルの集合を用いて、前記所定事象が発生するまたはしない確率を計算するためのモデルを生成するために用いる説明変数を選択する変数選択方法であって、
前記目的変数が第１値をもつサンプルの頻度を第１頻度として、前記目的変数が第２値をもつサンプルの頻度を第２頻度として計数し、
前記説明変数ごとに、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第１値であるサンプルの頻度を第３頻度、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第２値であるサンプルの頻度を第４頻度として計数し、
前記第１頻度と、第２頻度と、説明変数ごとに得られた前記第３頻度と、説明変数ごとに得られた前記第４頻度とを用いて、各前記説明変数の特徴量をそれぞれ算出し、
算出された各前記特徴量に基づき１つ以上の説明変数を選択する、
ことを特徴とする変数選択方法。
【請求項１２】
第１値または第２値を有する複数の説明変数と、所定事象の発生の有無を前記第１値および第２値によって表す目的変数とを含むサンプルの集合を用いて、前記所定事象が発生するまたはしない確率を計算するためのモデルを生成するために用いる説明変数を選択するためのプログラムであって、
前記目的変数が第１値をもつサンプルの頻度を第１頻度として、前記目的変数が第２値をもつサンプルの頻度を第２頻度として計数するステップと、
前記説明変数ごとに、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第１値であるサンプルの頻度を第３頻度、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第２値であるサンプルの頻度を第４頻度として計数するステップと、
前記第１頻度と、第２頻度と、説明変数ごとに得られた前記第３頻度と、説明変数ごとに得られた前記第４頻度とを用いて、各前記説明変数の特徴量をそれぞれ算出するステップと、
算出された各前記特徴量に基づき１つ以上の説明変数を選択するステップと、
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】
本発明は、例えば特定の変数が特定の値をとる確率を計算するモデルを構築するために用いる説明変数を選択する変数選択装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
要因を分析するもしくは将来の現象を予測するためには現象を記述するためのモデルを用いる。例えば、予防医学においては、疾病リスクと疾病要因との関係を表すために、疾病の有無を目的変数とし、問診データや検査データを説明変数とするロジスティック回帰モデルを利用することが多い。また、機械の故障予測においては、異常動作リスクと故障要因との関係を表すために、故障の有無を目的変数とし、機械の状態を示すパラメータ等を説明変数とするロジスティック回帰モデルを利用することで、機械の管理が容易になる。また、特許文献１では、画像形成装置において利用する不快確率をロジスティック回帰モデルによってあらわしている。
【０００３】
従来、説明変数の候補が多数存在する場合、非特許文献1に記載されているように、Newton-Raphson法のような繰り返し収束法を行って説明変数の係数を推定し、AICに代表される情報量基準に基づいて変数選択を行っていた。
【特許文献１】特開2004-219976号公報
【非特許文献１】丹後俊郎, 山岡和枝, 高木晴良, ロジスティック回帰分析 SASを利用した統計解析の実際, 朝倉書店, 1996
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
説明変数の推定に繰り返し収束法を用いる従来装置においては、高精度なモデルを構築可能である反面、説明変数の候補が多数存在すると、変数選択に多大な時間を要するという問題があった。例えば、医療分野においては、疾病が疑われた場合多数の検査が行われ多数の観点から疾病の可能性を考慮するため、説明変数候補が多数存在する場合がある。例えば、故障診断においては、多数の検査が行われ多数の観点から動作異常の可能性を考慮するため、説明変数候補が多数存在する場合がある。例えば、情報検索やテキストマイニングの分野では、文章内に出現する多数語句を分析の対象とするため、説明変数候補が多数存在する場合がある。このような場合において、従来の繰り返し収束法を用いると、変数選択に多大な時間を要する。
【０００５】
本発明は、標本数と説明変数候補が多い場合でも高速にモデルを構築することを可能とした変数選択装置、方法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様としての変数選択装置は、
第１値または第２値を有する複数の説明変数と、所定事象の発生の有無を前記第１値および第２値によって表す目的変数とを含むサンプルの集合を用いて、前記所定事象が発生するまたはしない確率を計算するためのモデルを生成するために用いる説明変数を選択する変数選択装置であって、
前記目的変数が第１値をもつサンプルの頻度を第１頻度として、前記目的変数が第２値をもつサンプルの頻度を第２頻度として計数し、
前記説明変数ごとに、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第１値であるサンプルの頻度を第３頻度、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第２値であるサンプルの頻度を第４頻度として計数する頻度計数部と、
前記第１頻度と、第２頻度と、説明変数ごとに得られた前記第３頻度と、説明変数ごとに得られた前記第４頻度とを用いて、各前記説明変数の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部と、
算出された各前記特徴量に基づき１つ以上の説明変数を選択する変数選択部と、
を備えた。
【０００７】
本発明の一態様としての変数選択方法は、
第１値または第２値を有する複数の説明変数と、所定事象の発生の有無を前記第１値および第２値によって表す目的変数とを含むサンプルの集合を用いて、前記所定事象が発生するまたはしない確率を計算するためのモデルを生成するために用いる説明変数を選択する変数選択方法であって、
前記目的変数が第１値をもつサンプルの頻度を第１頻度として、前記目的変数が第２値をもつサンプルの頻度を第２頻度として計数し、
前記説明変数ごとに、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第１値であるサンプルの頻度を第３頻度、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第２値であるサンプルの頻度を第４頻度として計数し、
前記第１頻度と、第２頻度と、説明変数ごとに得られた前記第３頻度と、説明変数ごとに得られた前記第４頻度とを用いて、各前記説明変数の特徴量をそれぞれ算出し、
算出された各前記特徴量に基づき１つ以上の説明変数を選択する、
ことを特徴とする。
【０００８】
本発明の一態様としてのプログラムは、
第１値または第２値を有する複数の説明変数と、所定事象の発生の有無を前記第１値および第２値によって表す目的変数とを含むサンプルの集合を用いて、前記所定事象が発生するまたはしない確率を計算するためのモデルを生成するために用いる説明変数を選択するためのプログラムであって、
前記目的変数が第１値をもつサンプルの頻度を第１頻度として、前記目的変数が第２値をもつサンプルの頻度を第２頻度として計数するステップと、
前記説明変数ごとに、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第１値であるサンプルの頻度を第３頻度、前記説明変数が第１値であり前記目的変数が第２値であるサンプルの頻度を第４頻度として計数するステップと、
前記第１頻度と、第２頻度と、説明変数ごとに得られた前記第３頻度と、説明変数ごとに得られた前記第４頻度とを用いて、各前記説明変数の特徴量をそれぞれ算出するステップと、
算出された各前記特徴量に基づき１つ以上の説明変数を選択するステップと、
をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、標本数と説明変数候補が多い場合でも高速にモデルを構築することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００１１】
まず、本発明の実施の形態にて用いる用語について説明する。
【００１２】
図２は、解析対象となる複数の標本（サンプル）からなるデータ（初期サンプルの集合）を表形式にて表した例である。各標本は識別子を有し、識別子の行と各項目の列との交差部に各項目の値が示される。例えば、識別子００１のリスク値は０となる。
【００１３】
図２で表されるようなデータにおいて、記述したい特定の項目の値を、記述したい特定の項目を除く項目の値を用いて近似的に表すための式はモデルと呼ばれる。モデルにおいて、記述したい特定の項目に対応する変数は目的変数と呼ばれ、目的変数を記述するために用いられる項目に対応する変数は説明変数と呼ばれる。本実施の形態においては、目的変数の取りうる値は２値のみとする。以下の説明において、目的変数は１もしくは０のみしか取らないとする。
【００１４】
目的変数が１となる確率をｐ、ｋ番目の説明変数をｘｋ、説明変数ｘｋの係数をβｋとしたときの、ロジスティック回帰モデルは数式１によって表される。
【数１】
2008158748.tif 000003
【００１５】
ここで、ｋは説明変数を一意に識別するための番号である。例えば、図２において、リスク項目を目的変数とすれば、ｐはリスク項目の値が１となる確率を表している。また、目的変数に対応する項目を除いて左の列から項目に番号を振ることで説明変数を一意に識別する番号を決めるならば、睡眠時間項目に対応する説明変数はｘ１となり、ｘ１に対応する係数はβ１となる。
【数２】
2008158748.tif 000004
は目的変数が０となる確率に対する１となるときの確率の比を表しており、オッズと呼ばれる。
【００１６】
ロジスティック回帰モデルは、目的変数が２値であり、説明変数が数値として表されるならば広く利用することができる。例えば、目的変数を疾病の有無とし、説明変数を疾病要因候補とするならば、発症確率と疾病要因の関係を表すことができる。説明変数の係数から疾病要因が疾病に与える影響の強さを知ることができるから、疾病に影響のある要因を排除することにより疾病予防が可能である。また、目的変数が１となる確率から、特定の人が疾病になる確率を知ることが可能であるし、疾病になりやすい人を発見することが可能である。また、例えば、目的変数を機械の故障の有無とし、説明変数を機械の状態とするならば、故障しやすい機械を発見する、もしくは、故障の要因を特定することに活用することができる。
【００１７】
モデルは、安定的に高精度であり、実用上問題ない範囲で構築されることが望まれる。例えば、一部のデータに関して高精度であっても、一時的なノイズに影響されるモデルであっては、他の類似データに関して適用できないため、安定的に高精度ではない。また、高精度なモデルが構築されたとしても、実用上問題ない時間でモデルが構築される必要がある。安定的に高精度なモデルを短い時間で構築するためには、現象を記述するために最低限必要な説明変数のみを用いる必要があることが一般的に知られている。数式１のモデルの場合、目的変数が１となる確率ｐを精度よく記述するためには、一般に複数存在する項目の中から適切な説明変数を選択し、選択された説明変数の係数を決めるといった処理を短時間に行うことが必要である。
【００１８】
図１は、本実施の形態としての変数選択装置の基本構成図である。
【００１９】
入力部１０１は、モデル構築に用いられるデータ（初期サンプルの集合）を入力する。入力部１０１としては用途に応じて最適な選択をすることが可能であり、キーボードでもよいし、マウスでもよいし、ペン型入力装置でもよいし、センサーでもよい。
【００２０】
データ記憶部１０２は、入力部１０１から入力されたデータを記憶する。データ記憶部１０２は、入力部１０１から入力されるべきデータを予め記憶しておいてもよい。この場合、入力部１０１を備えていなくてもよい。データ記憶部１０２に記憶されるデータの記憶形式は、用途に応じて最適な方法を選択することが可能であり、データベースによって記憶されてもよいし、テキストデータとして記憶されてもよいし、あるいは各アプリケーションに特化されたフォーマット形式のデータとして記憶されてもよい。なお、後述する頻度計数部での処理を行いやすくするために、データは目的変数の値によって整列させられていることが望ましい。
【００２１】
変数変換部１０３は、解析対象となるデータに２値変数でないデータが含まれている場合、それをあらかじめ与えられた変換規則にしたがって２値変数に変換する２値変換処理を行う。２値変数ではないデータには、離散化された値を取り得るカテゴリー変数と、連続的な値を取り得る連続変数がある。このような変数を０もしくは１のような２値しか取らない変数に変換する。変換する方法は、変換前の情報を著しく損失させなければ用途に応じて最適な方法を選択することが可能であり、一般的な数量化の方法を用いてもよいし、事前情報に基づく閾値を利用して変換する方法を用いてもよい。２値変換処理を施された解析対象となるデータは頻度計数部１０４に送られる。なお２値変換処理を施された解析対象となるデータをデータ記憶部１０２に記憶させ、頻度計数部１０４がデータ記憶部１０２にアクセスして該データを取得してもよい。なお、解析対象となるデータが全て２値変数で構成されているのならば、変数変換部１０３を備えていなくともよい。
【００２２】
図３は、図２のデータをカテゴリー変数については数量化を行い、連続変数については離散化を行うことで、２値変数ではないデータを２値変数に変換した例を示している。図２における睡眠時間項目は、連続変数であるが、適宜離散化を行うことで０もしくは１をとる２値変数に変換される。この場合は、７以上を１とし７未満を０とすることで連続変数を２値変数に変換している。例えば、図２における識別子００１の睡眠時間項目は９であるため、２値変数に変換後の図３において識別子００１の睡眠時間項目は１となっている。離散化の方法については、これに限らず適切な方法を採用してよい。
【００２３】
また、図２における睡眠状態項目は、良もしくは中もしくは悪という３値を取り得るカテゴリー変数であるが、適宜数量化を行うことで０もしくは１をとる２値変数に変換される。具体的に、睡眠状態項目を睡眠状態１項目と睡眠状態２項目の２つの項目に分け、２つの項目の値の組み合わせによりカテゴリー変数の取り得る全ての状態を２値変数に変換する。図３の例では、睡眠状態項目の良は、睡眠状態１項目を０、睡眠状態２項目を０とし、睡眠状態項目の中は、睡眠状態１項目を１、睡眠状態２項目を０、睡眠状態項目の悪は、睡眠状態１項目を０、睡眠状態２項目を１とする。数量化の方法については、これに限らず目的に応じて適切な方法を採用してよい。
【００２４】
頻度計数部１０４は、図４に示すように、変数非選択時頻度計数部２０１と、変数非選択時オッズ算出部２０２と、変数選択時頻度計数部２０３と、変数選択時オッズ算出部２０４と、から構成される。
【００２５】
変数非選択時頻度計数部２０１は、目的変数が０となる頻度と、目的変数が１となる頻度とを数え上げる。目的変数が０となる頻度とは、目的変数が０となっている標本の個数であり、目的変数が１となる頻度とは、目的変数が１となっている標本の個数である。例えば、図３では、目的変数に対応するリスク項目の列の値が０となっているものは識別子００１と００５と００６の３個であり、１となっているものは識別子００２と００３と００４と００７の４個であるから、目的変数が０となる頻度は３、目的変数が１となる頻度は４である。双方の頻度を足し合わせると７という全標本数が得られる。
【００２６】
変数非選択時オッズ算出部２０２は、変数非選択時頻度計数部２０１にて数え上げられた各頻度から全標本についてのオッズを算出する。全標本についてのオッズとは、目的変数が０となる頻度に対する目的変数が１となる頻度の比である。例えば、図３では、目的変数が０となる頻度は３、目的変数が１となる頻度は４であるから、全標本についてのオッズは４／３となる。
【００２７】
変数選択時頻度計数部２０３は、説明変数が１のときに目的変数が０となる頻度と、説明変数が１のときに目的変数が１となる頻度を数え上げる。説明変数が１のときに目的変数が０となる頻度とは、説明変数が１かつ目的変数が０となっている標本の個数であり、説明変数が１のときに目的変数が１となる頻度とは、説明変数が１かつ目的変数が１となっている標本の個数である。説明変数が睡眠時間項目であるときを例に挙げると、図３において、睡眠時間項目の値が１かつ目的変数に対応するリスク項目の値が０となっているものは識別子００１と００６の２個であり、睡眠時間項目の値が１かつ目的変数に対応するリスク項目の値が１となっているものは識別子００２と００３と００４の３個であるから、説明変数が１のときに目的変数が０となる頻度は２、説明変数が１ときに目的変数が１となる頻度は３である。双方の頻度を足し合わせると５という、説明変数が１のときの標本数が得られる。
【００２８】
変数選択時オッズ算出部２０４は、変数選択時頻度計数部２０３にて数え上げられた各頻度から説明変数が１となるときのオッズを算出する。説明変数が１となるときのオッズとは、説明変数が１のときに目的変数が０となる頻度に対する、説明変数が１のときに目的変数が１となる頻度の比である。例えば、図３において、説明変数が睡眠時間項目であるときを例に挙げると、説明変数が１のときに目的変数が０となる頻度は２、説明変数が１のとき目的変数が１となる頻度は３であるから、説明変数が１となるときのオッズは３／２となる。
【００２９】
頻度計数部１０４は、このようにして計算した頻度とオッズを次段の係数推定部１０５に送る。なお、頻度とオッズをデータ記憶部１０２に記憶させ、係数推定部１０５がデータ記憶部１０２にアクセスすることでこれら頻度とオッズとを取得してもよい。
【００３０】
係数推定部１０５は、頻度計数部１０４において算出された頻度とオッズを利用して、各説明変数の係数を推定する。推定された係数は特徴量算出部１０６に送られる。推定された係数は説明変数の係数を近似的に表す数式を用いて算出する。例えば、数式２のような式にて算出する。
【数３】
2008158748.tif 000005
【００３１】
数式２は、ロジスティック回帰モデルの係数を、頻度とオッズを用いて近似的に表した式であり、本発明者らによる独自の研究に基づき考案されたものである。Ｂｋはｋ番目の説明変数の係数であり、Ｎは全標本数であり、Ｒは全標本についてのオッズであり、Ｎｋはｋ番目の説明変数が１のときの標本数であり、Ｒｋはｋ番目の説明変数が１のときのオッズである。
【００３２】
図３の例では、上述したようにＮは７であり、Ｒは４／３である。また、睡眠時間項目に対応する説明変数について、Ｎｋは５であり、Ｒｋは３／２である。よって、睡眠時間項目に対応する説明変数の係数は、log((７−５)×(３／２)／(７×(４／３)−５×(３／２)))≒０．２１と算出される。睡眠時間項目の説明変数と同様に、他の説明変数についても係数を推定し表にまとめたものを図５に示す。
【００３３】
このように、係数の推定に繰り返し収束法を用いずに、頻度計数部１０４において算出される頻度とオッズを用いて説明変数の係数を近似的に表すことができるなら、係数の推定に用いる数式は数式２以外でもよい。このように繰り返し収束法を用いないことにより短時間で係数を推定することが可能である。
【００３４】
特徴量算出部１０６は、頻度計数部１０４において算出された頻度とオッズを利用して、説明変数を選択する基準となる特徴量を各説明変数について算出する。係数推定部１０５から受け取った各説明変数の係数をさらに用いて各説明変数の特徴量を算出してもよい。特徴量算出部１０６は、算出した各説明変数の特徴量、および係数推定部１０５から受け取った各説明変数の係数を、変数選択部１０７に送る。
【００３５】
特徴量としては、例えば、説明変数が１で目的変数が１のときの頻度の信頼区間に対応する、係数の信頼区間（範囲）を算出し、算出した信頼区間内における係数の絶対値の最小値を採用する。信頼区間の算出方法は十分な標本数があれば正規分布による近似信頼区間を用いてもよいし、より正確な値を利用したければF分布によるフィッシャーの正確信頼区間を用いてもよい。信頼率は一般によく用いられる９５％を用いてもよいし、問題に応じて別の比率を用いてもよい。以下具体例を用いて詳細に説明する。
【００３６】
胃痛項目、胸痛項目、頭痛項目、疲労項目、リスク項目からなる解析対象となるデータ（図示せず）から図６に示すデータが得られているとする。ここで、各説明変数（胃痛、胸痛、頭痛、疲労）の特徴量を算出する場合を考える。解析対象となるデータの全標本数は10,000とし、オッズは１．２（＝目的変数が１の標本数／目的変数が０の標本数）となっているものとする。図６の表において、「標本数」は、全標本数のうち説明変数の値が１のときの標本数であり、「値１の頻度」は、説明変数の値が１かつ目的変数（リスク項目）の値が１のときの標本数（頻度）である。例えば、胸痛に関する説明変数の場合、説明変数が１のときの標本数が7,000であり、説明変数の値が１かつ目的変数の値が１のときの頻度は4,000であることを示している。各説明変数について算出された特徴量と、各説明変数の特徴量を算出する過程で得られたデータを図７に示す。以下図７を参照して各説明変数について特徴量を算出する例を示す。
【００３７】
まず、説明変数の値が１であるときの標本数に対する、説明変数の値が１かつ目的変数が１となる頻度の比率に関して、母比率の信頼区間（第１信頼区間）を算出する。信頼率は問題に応じて適切に定めることができる。ここでは信頼率を９５％としたときを例に説明する。母比率の信頼区間を算出する方法は、正規分布による近似を用いた方法やF分布を用いた方法などがあるが、問題に応じて適切な方法を採用することができる。標本数が多ければ正規分布による近似法で十分であるし、より正確な信頼区間を利用したければF分布を用いる方法を採用すればよい。例えば、胸痛に関する説明変数の場合、胸痛に関する説明変数の値が１となるときの標本数7,000に対する、胸痛に関する説明変数の値が１かつ目的変数が１となるときの標本数4,000の比率は4,000/7,000であるから、信頼率95%としてF分布の方法で母比率の信頼区間を算出すると、下限値0.5597365、上限値0.5830611の信頼区間を得る。
【００３８】
次に、母比率の信頼区間を利用して、説明変数の値が１かつ目的変数が１となる母集団の頻度に関する信頼区間（第２信頼区間）を算出する。母比率の信頼区間の上限値と下限値に、説明変数の値が１となるときの標本数を掛け合わせることで、説明変数の値が１かつ目的変数が１となる母集団の頻度の信頼区間が求まる。例えば、胸痛に関する説明変数の場合、標本数が7,000であり、母比率の信頼区間の下限値は0.5597365、上限値は0.5830611であるから、各々掛け合わせて、説明変数の値が１かつ目的変数が１となる母集団頻度の信頼区間の下限値は3918.1555、上限値は4081.4277となる。
【００３９】
次に、説明変数の値が１かつ目的変数が１となる母集団の頻度に関する信頼区間の下限値と上限値から、それぞれに対応する、説明変数が１となるときのオッズを算出する。まず説明変数の値が１となる標本数から、説明変数の値が１かつ目的変数が１となる頻度の下限値と上限値をそれぞれ減算することにより、説明変数の値が１かつ目的変数が０となる頻度の信頼区間（第３信頼区間）を算出する。例えば、胸痛に関する説明変数の場合、標本数が7,000であり、説明変数の値が１かつ目的変数が１となる頻度の下限値は上述のように3918.1555、上限値は4081.4277であるから、説明変数の値が１かつ目的変数が０となる頻度の信頼区間は上限値3081.8445、下限値2918.5723になる。次いで、説明変数の値が１かつ目的変数が１となる頻度の下限値3918.1555および上限値4081.4277を、それぞれに対応する説明変数が１かつ目的変数が０となる頻度3081.8445、2918.5723で除算することにより、胸痛に関する説明変数が１となるときのオッズの信頼区間（第５信頼区間）が、 1.27から1.4として求まる。なおこの値は、見やすいように小数点第３位を四捨五入してあるが、以下の計算ではより高精度な値を用いている。
【００４０】
次に、説明変数が１となるときのオッズの下限値と上限値に対応する係数をもとめ、変数選択の基準となる特徴量を得る。より詳細には、全標本についてのオッズと、全標本数と、説明変数が１となるときのオッズの下限値および上限値と、説明変数が１のときの標本数を、数式２に代入することで、係数の信頼区間（第４信頼区間または第６信頼区間）が算出される。例えば、胸痛に関する説明変数の場合、オッズの下限値は1.27、上限値は1.4であるから、係数の信頼区間は、下限値0.21、上限値0.64となる。
【００４１】
変数選択の基準となる特徴量は、係数の信頼区間（第４信頼区間または第６信頼区間）内における、係数の絶対値の最小値とする。例えば、胸痛に関する説明変数の特徴量は、係数の信頼区間0.21から0.64において、係数の絶対値の最小値は0.21であるから、0.21となる。胃痛に関する説明変数の場合、係数の信頼区間は-0.82から-0.55であるから、絶対値の最小値である0.55が特徴量となる。頭痛に関する説明変数の場合、信頼区間上限から係数を算出すると数式２の対数内の分母であるＮＲ−ＮｋＲｋが負の値を取るため、正しい値が得られない。このような場合、便宜上正の無限大と解釈して扱う。したがって、係数の信頼区間の範囲は2.37から無限大となるため、特徴量は2.37となる。疲労に関する説明変数の場合、係数は-0.15から0.07となっており、この範囲には0が含まれるため、特徴量は0となる。このようにして、信頼区間を考慮することで、低頻度の説明変数の係数が偶然性により極度に大きい、もしくは、小さい値として算出されることを防ぐことができる。
【００４２】
次に変数選択部１０７および第１のモデル構築部１０８について説明する。変数選択部１０７および第１のモデル構築部１０８による処理の流れを図８のフローチャートに示す。
【００４３】
変数選択部１０７は、特徴量算出部１０６において算出された各説明変数の特徴量に基づいて、モデルに採用される説明変数を所定数（本例では１つ）選択する（Ｓ２１）。特徴量として信頼区間内における係数の絶対値の最小値を採用しているときは、特徴量が最大となる説明変数から優先的に所定数を選択する。図７に示した例の場合、頭痛、胃痛、胸痛、疲労の優先順位で説明変数が選択される。ここでは頭痛の説明変数が選択される。特徴量として他の指標を用いた場合は特徴量が最小となる説明変数から優先的に所定数を選択する場合もある。
【００４４】
第１のモデル構築部（変数選択収束判定部）１０８は、変数選択部１０７により選択された説明変数と、選択された説明変数の係数を用いてモデルを構築する（Ｓ２２）。頭痛の説明変数と、頭痛の説明変数の係数とから構築されたモデルを図９（モデル構築回数１回目）に示す。すなわち、図６より頭痛に関する係数は３．５６であるから、数式１より、構築回数１回目として、図９に示すモデルが構築される。
【００４５】
第１のモデル構築部１０８は、構築したモデルの性能を判断するための指標を算出する（Ｓ２３）。モデル性能の指標および基準は問題に応じて異なるため、問題に応じて適宜選択する。例えば、モデルの全般的な性能が重要であれば、ROC（receiver operating characteristic）曲線のAUC（area under curve）のような指標値を利用する。また、例えば、目的変数が１となるとモデルが予想した中で、実際に目的変数が１となる割合が重要であれば、適合率のような指標値を利用する。また、例えば、実際に目的変数が１となっているうち、目的変数が１となるとモデルが予想できた割合が重要であれば、再現率のような指標値を利用する。また、適合率と再現率のバランスが重要であれば、F値のような指標値を利用する。また、高速に算出することが重要であれば、対数尤度のような指標値を利用する。これらのいずれか一つもしくは複数組み合わせた指標値を利用する。本例では、ROC曲線のAUCを指標値として用いることとし、ここではAUCとして０．５５が算出されたとする。なお、ROC曲線のAUCは、値が大きいほど高性能なモデルであることを示す。
【００４６】
この時点では、比較するための既存モデルが存在しないため（Ｓ２４のＹＥＳ）、ステップＳ２１に戻り、２回目のモデル構築を行う。
【００４７】
変数選択部１０７は、頭痛に続いて優先度の高い胃痛に関する説明変数を選択する（Ｓ２１）。
【００４８】
図６より胃痛に関する係数は−０．６９であるから、第１のモデル構築部１０８は、構築回数１回目に構築したモデルに、係数として−０．６９をもつ説明変数を追加してモデルを更新する（Ｓ２２）。この結果、図９に示すように、構築回数２回目のモデルが生成される。
【００４９】
第１のモデル構築部１０８は、このモデルの性能指標値を算出する（Ｓ２３）。このモデルより算出されるROC曲線AUCは０．６７になったものとする。
【００５０】
第１のモデル構築部１０８は、最新のモデル（構築回数２回目のモデル）の性能指標値と、前回のモデル（構築回数１回目のモデル）の性能指標値とを比較する。ここでは、指標値を比較する対象は過去１回のモデルまでに定められているとし、したがって過去１回分の性能指標値のみを、最新のモデルの性能指標値と比較する。図９に示すように、構築回数１回目と２回目のROC曲線のAUCを比較すると２回目の方が値が大きい。これは、前回のモデルより最新のモデルの性能の方が高いことを示している。したがって、性能改善の余地があり、まだ十分なモデルが構築されないと判定し（モデルの性能の評価結果が所定の終了条件を満たさないと判定し）（Ｓ２４のＹＥＳ）、３回目のモデル構築を行うためステップＳ２１に戻る。
【００５１】
変数選択部１０７は、胃痛に続いて優先度の高い胸痛に関する説明変数を選択する（Ｓ２１）。
【００５２】
図６より胸痛に関する係数は０．４１であるから、第１のモデル構築部１０８は、構築回数２回目に構築したモデルに、係数として０．４１をもつ説明変数を追加してモデルを更新する（Ｓ２２）。この結果、図９に示すように、構築回数３回目のモデルが構築される。
【００５３】
第１のモデル構築部１０８は、このモデルの性能指標値を算出する（Ｓ２３）。このモデルより算出されるROC曲線AUCは０．６６になったものとする。
【００５４】
第１のモデル構築部１０８は、構築回数２回目と３回目とにおけるROC曲線のAUCを比較すると、２回目の方が値が大きいので、２回目の時点で十分な性能のモデルが構築されていると判定し（モデルの性能の評価結果が所定の終了条件を満たしたと判定し）（Ｓ２４のＮＯ）、処理を終了する。処理を終了した時点までに構築されたモデルのうち最もAUCが高いのは２回目のモデルのため、２回目のモデルを最終的に構築されたモデルとして、データ記憶部１０２に格納もしくは出力部１０９に送る。
【００５５】
出力部１０９は、第１のモデル構築部１０８から送られたモデル（選択された説明変数とその説明変数に対応する係数）を出力する。出力部１０９としては用途に応じて最適な選択をすることが可能であり、計算機ディスプレイでもよいし、印刷機でもよいし、携帯端末機器でもよい。また、出力部１０９は、出力方法として、複数のモデルを一括出力してもよいし、逐次出力してもよいし、精度のようなモデルの性質に応じて整列させて出力させてもよい。また、出力部１０９は、記憶部もしくは記憶媒体に出力を行うことも可能である。
【００５６】
図１０は、図１の変数選択装置により行われる全体の処理の流れを示すフローチャートである。このフローチャートに示される各ステップの処理はコンピュータにプログラムを実行させることによって実現してもよい。
【００５７】
まずモデル構築に用いられるデータを準備する（Ｓ１１）。モデル構築に用いられるデータがデータ記憶部１０２に存在しない場合は、データを入力部１０１から入力する。
【００５８】
次にモデル構築に用いられるデータに、２値変数ではないデータが含まれているかどうかを調べ（Ｓ１２）、含まれている場合は（Ｓ１２のＹＥＳ）、変数変換部１０３によりそれを２値変数に変換する（Ｓ１３）。
【００５９】
次に、頻度計数部１０４により、頻度とオッズの算出を行う（Ｓ１４）。すなわち目的変数が０となる頻度と、目的変数が１となる頻度とを数え上げ、数え上げられた各頻度から全標本についてのオッズを算出する。また、説明変数が１のときに目的変数が０となる頻度と、説明変数が１のときに目的変数が１となる頻度を数え上げ、数え上げられた各頻度から説明変数が１となるときのオッズを算出する。
【００６０】
次に、係数推定部１０５により各説明変数の係数を推定する（Ｓ１５）。
【００６１】
次に、特徴量算出部１０６により、各説明変数の係数の信頼区間から変数選択の基準となる特徴量を各説明変数について算出する（Ｓ１６）。
【００６２】
次に、変数選択部１０７により、各説明変数の特徴量に応じて説明変数を選択する（Ｓ１７）。
【００６３】
次に、第１のモデル構築部１０８により、変数選択部１０８で選択された説明変数と、選択された説明変数の係数とからモデルを構築し、構築されたモデルの性能を評価する（Ｓ１８）。モデルが高い性能を有していない場合（モデルの性能の評価結果が所定の終了条件を満たさない場合）は（Ｓ１８のＮＯ）、ステップＳ１７に戻り変数選択を再度行い、第１のモデル構築部１０８は、再度選択された説明変数と、該説明変数の係数とを用いて、モデルを更新し、モデルの性能を評価する（Ｓ１８）。第１のモデル構築部１０８は高い性能のモデルが得られた場合（モデルの性能の評価結果が所定の終了条件を満たした場合）は（Ｓ１８のＹＥＳ）、処理を終了する。
【００６４】
以上のように、本実施形態によれば、各説明変数および目的変数について短時間に得ることが可能な頻度とオッズとを用いて特徴量を算出し、算出した特徴量に基づきモデルに使用する説明変数を選択するため、標本数と説明変数が多い場合であっても高速にモデルを構築することが可能となる。
【００６５】
図１１は、図１の頻度計数部の変型例を示す。
【００６６】
頻度計数部３０４は、複数の変数非選択時頻度計数部３０１、３０２と、複数の変数選択時頻度計数部３０３、３０４と、変数非選択時頻度集約部３０５と、変数選択時頻度集約部３０６と、変数非選択時オッズ算出部３０７と、変数選択時オッズ算出部３０８とを備える。
【００６７】
変数非選択時頻度計数部３０１は、データ記憶部１０２に記憶されたデータの一部（例えば全標本のうちの一部）を受け取り、変数非選択時頻度計数部３０２はデータ記憶部１０２に記憶されたデータの残りの一部または全部を受け取り、それぞれ、目的変数が１のときの頻度、０のときの頻度を数え上げる。同様に、変数選択時頻度計数部３０３は、データ記憶部１０２に記憶されたデータの一部を受け取り、変数選択時頻度計数部３０４はデータ記憶部１０２に記憶されたデータの残りの一部または全部を受け取り、それぞれ、説明変数が１のときに目的変数が１のときの頻度、説明変数が１のときに目的変数が０のときの頻度を数え上げる。
【００６８】
変数非選択時頻度集約部３０５は、変数非選択時頻度計数部３０１、３０２において個別に数え上げられた目的変数が１の頻度をそれぞれ足し合わせ、また目的変数が０の頻度をそれぞれ足し合わせる。例えば、変数非選択時頻度計数部３０１において数え上げられた目的変数が０のときの頻度が３００で、目的変数が１のときの頻度が１００であり、変数非選択時頻度計数部３０２において数え上げられた目的変数が０のときの頻度が２００で、目的変数が１のときの頻度が５０の場合、変数非選択時頻度集約部３０５において算出される目的変数が０のときの頻度が５００、目的変数が１のときの頻度が１５０として算出される。変数選択時頻度集約部３０６においても同様に、変数非選択時頻度計数部３０３、３０４において個別に数え上げられた頻度を、項目ごとに集約して足し合わせ、項目ごとに説明変数が１のときに目的変数が１ときの頻度、説明変数が１のときに目的変数が０のときの頻度を算出する。
【００６９】
変数非選択時頻度集約部３０５において算出された各頻度は、変数非選択時オッズ算出部３０７に送られる。また変数非選択時頻度集約部３０６において説明変数ごとに算出された各頻度は、変数非選択時オッズ算出部３０８に送られる。変数非選択時オッズ算出部３０７および変数選択時オッズ算出部３０８による処理は、図４の変数非選択時オッズ算出部２０２および変数選択時オッズ算出部２０４と同様である。
【００７０】
このような構成を用いることで、最も処理時間を要する頻度の数え上げ処理を並列に行うことが可能になるため、さらに高速なモデル構築が可能となる。図１１では並列化の数は２であるが、用途や目的に応じて並列化の数を増加させることが可能である。
【００７１】
ここで、データ記憶部が、頻度に関する統計情報を保持可能なデータベースマネジメントシステムであり、さらに、目的変数が１のときのデータを格納したデータベースと、目的変数が０のときのデータを格納したデータベースとが分離されている場合は、頻度計数部において変数非選択時頻度計数部と、変数選択時頻度計数部とを省略することが可能である。すなわち変数非選択時頻度計数部と、変数選択時頻度計数部との機能をデータベースマネジメントシステムに組み込んでもよく本発明はこれを含む。以下より詳細に説明する。
【００７２】
図１２は、頻度計数部から変数非選択時頻度計数部と、変数選択時頻度計数部とを省略し、また、目的変数が０のときのデータを格納したデータベースをデータ記憶部４０１に記憶させ、目的変数が１のときのデータを格納したデータベースをデータ記憶部４０２に記憶させた例を示す図である。クエリを扱うことが可能な高性能なデータベースマネジメントシステムでは、複雑なクエリを効率的に処理するために、各項目の頻度に関する統計情報を自動的に保持していることが多い。この場合、変数非選択時頻度計数部と、変数選択時頻度計数部とが存在しなくとも、変数非選択時オッズ算出部４０４および変数選択時オッズ算出部４０５は、データ記憶部４０１、４０２からオッズを算出するための頻度情報を即座に得ることができる。このような構成にすることで、もっとも処理時間を要する頻度計数の処理を省略することができるため、さらに著しく高速なモデル構築が可能となる。
【００７３】
図１３は、図１の構成において、データ記憶部と、変数変換部と、頻度計数部と、係数推定部と、特徴量算出部とを並列化したときの構成の例を示す。すなわち変数変換部１０３（１）、頻度計数部１０４（１）、係数推定部１０５（１）、特徴量算出部１０６（１）からなる処理系統と、変数変換部１０３（２）、頻度計数部１０４（２）、係数推定部１０５（２）、特徴量算出部１０６（２）からなる処理系統との２つの処理系統を用いて特徴量の算出までの処理を並列して行う。データ記憶部１０２（１）、１０２（２）には同一の解析対象となるデータが記憶されており、各処理系統はそれぞれ異なる項目をデータ記憶部１０２（１）、１０２（２）から取得して処理する（ただし目的変数に対応する項目は共通に取得される）。図１３では並列化の数は２であるが、用途や目的に応じて並列化の数を増加させることが可能である。このような構成を用いることで、並列的に係数と特徴量を算出することが可能になるため、さらに高速なモデル構築が可能となる。
【００７４】
図１４は、頻度計数部による処理までをサーバー装置で行い、係数推定部による処理以降をクライアント装置で行うようにしたときの構成の例を示す。すなわち図１４は、変数選択装置をサーバー装置とクライアント装置とで構成した場合の例を示しており、本発明の変数選択装置は、図１のような単一の装置として構成される場合のみならず、図１４のように複数の装置から構成される場合も含む。
【００７５】
サーバー装置５００は入力部５０１と、データ記憶部５０２と、変数変換部５０３と、頻度計数部５０４とを備える。クライアント装置は２台設けられ、クライアント装置５１０は、係数推定部５１５、特徴量算出部５１６、変数選択部５１７、第１のモデル構築部５１８、出力部５１９を備える。クライアント装置５２０も同様に、係数推定部５２５、特徴量算出部５２６、変数選択部５２７、第１のモデル構築部５２８、出力部５２９を備える。サーバー装置５００とクライアント装置５１０、５２０とはローカルネットワークやインターネット等のネットワークを介して接続されている。
【００７６】
データ記憶部５０２に記憶されているデータ全体のデータ量と比較して、頻度の情報やオッズの情報はデータ量が少ない。よって、頻度の算出およびオッズの算出のうち少なくとも前者までの処理をサーバー装置で行い（前者までの処理をサーバー装置で行う場合、後者の処理はクライアント装置で行う想定）、それ以降の処理をクライアント装置で行う構成にすることで、ネットワークにさほど負荷をかけずに、サーバー装置の処理負荷を低減させることができる。さらに、１台のクライアント装置の要請によって、説明変数の頻度等がいったんサーバー装置５００のデータ記憶部５０２に記憶保持されれば、他のクライアント装置はサーバー装置５００のデータ記憶部５０２に記憶されている頻度等の情報を利用することができるため、効率的にモデルを構築することができる。なお図１４では、クライアント装置の数を２としているが、用途や目的に応じてその数を増減させることが可能である。以下、サーバ装置５００のデータ記憶部５０２に記憶された頻度の情報を複数のクライアント装置で共通して利用する例を示す。ここでは各クライアント装置が、それぞれ目的変数の異なるモデルを作成する例を説明する。
【００７７】
例えば、図３において、クライアント装置５１０は「リスク値」を目的変数とし、クライアント装置５２０は「睡眠時間」を目的変数にした場合を考える。以下ではサーバ装置５００の頻度計数部５０４は頻度の計数を行うがオッズを算出する機能は備えておらず、オッズを算出する機能はクライアント装置５１０、５２０における係数推定部が備えているものとする。ただし、当然ながら、サーバ装置５００の頻度計数部５０４が、クライアント装置からの要求に応じてオッズを算出するようにしてもよい。
【００７８】
（１）  クライアント装置５１０が説明変数「睡眠状態１」のオッズを算出するため、サーバー装置５００はクライアント装置５１０の要求に応じて「睡眠状態１」が１となる識別子を探索して個数を数え上げ、その中のうち「リスク値」が１となるときと０となるときの個数を数え上げてクライアント装置５１０に送る。数え上げた識別子の個数を表す情報をさらにクライアント装置５１０に送信してもよい。
【００７９】
（２）クライアント装置５２０が「睡眠状態１」のオッズを算出するため、サーバー装置５００は、クライアント装置５２０の要求に応じて、（１）で探索済みの「睡眠状態１」が１となる識別子を用い、この識別子の個数のうち、「睡眠時間」が１となるときと０となるときの個数を数え上げて、クライアント装置５２０に送る。（１）で探索済みの識別子の個数を表す情報をさらにクライアント装置５２０に送信してもよい。
【００８０】
（２）では（１）の処理結果の一部（探索された「睡眠状態１」が１となる識別子およびその個数）をそのまま使用できるためサーバー装置５００の処理負荷は低減される。
【００８１】
また、クライアント装置５１０が説明変数「睡眠時間」のオッズを算出した後は、「睡眠時間」が１となる個数が既に得られているため、全標本数からこれを減算することで、「睡眠時間」が０となるときの個数が得られる。そのため、クライアント装置５２０が目的変数「睡眠時間」のオッズを算出する際には、サーバー装置５００は、「睡眠時間」が１となる個数については新たに数え上げる必要はなく、「睡眠時間」が０となるときの個数のみを全標本数から「睡眠時間」が１となる個数を減算することにより算出すればよい。
【００８２】
図１５は、本発明の他の実施の形態に係わる変数選択装置の構成を示す図である。この変数選択装置は、入力部６０１、データ記憶部６０２、変数変換部６０３、頻度計数部６０４、係数推定部６０５、特徴量算出部６０６、変数選択部６０７、第２のモデル構築部６０８、出力部６０９を備える。要素６０１〜６０６、６０９は図１の同一名称の要素と同一の機能を有する。
【００８３】
変数選択部６０７は、特徴量が最大となる説明変数から順に、予め定めた数の説明変数を選択し、第２のモデル構築部６０８に送る。ただし、選択された説明変数の係数は送らない。図７に示した例の場合、説明変数は３つのみを選択すると定めてあれば、頭痛、胃痛、胸痛に関する説明変数を第２のモデル構築部６０８に送る。
【００８４】
第２のモデル構築部６０８は、データ記憶部６０２に記憶されたデータのうち、変数選択部６０７により選択された説明変数と、目的変数とを用いて、任意のモデル構築手法によりモデルを構築する。構築するモデルは、ロジスティック回帰モデルのような統計モデルであってもよいし、決定木のようなルール型モデルであってもよいし、ベイジアンネットのような確率ネットワークモデルでもよい。構築されたモデルは出力部６０９に送られる。このような構成を用いることにより、モデル構築に利用する説明変数の数が削減されるため、高速にモデルを構築することが可能となる。
【００８５】
本発明による変数選択装置は、弱仮説モデル生成装置として利用することにより、ブースティングやバギングのような集団学習アルゴリズムと併用することも可能である。本発明によれば、高速に弱仮説モデルを生成することが可能になるため、高速な集団学習が可能となる。
【００８６】
図１、図４、図１１〜図１５に示される各ブロックの機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。
【００８７】
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手順を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【００８８】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】本発明の実施の形態としての変数選択装置の基本構成図。
【図２】初期サンプルの集合を表形式にて示した図。
【図３】２値変数ではないデータを２値変数に変換する例を示す図。
【図４】頻度計数部の構成を示す図。
【図５】各説明変数（睡眠時間、睡眠状態１、睡眠状態２）に関するデータを示す図。
【図６】各説明変数（胃痛、胸痛、頭痛、疲労）に関するデータを示す図。
【図７】各説明変数について算出された特徴量等を示す図。
【図８】変数選択部および第１のモデル構築部による処理の流れを示すフローチャート。
【図９】モデルを構築する様子を示す図。
【図１０】図１の変数選択装置により行われる全体の処理の流れを示すフローチャート。
【図１１】図１の頻度計数部の変型例を示す図。
【図１２】頻度計数部から変数非選択時頻度計数部と、変数選択時頻度計数部とを省略した構成を示す図。
【図１３】図１の一部のブロックを並列化した構成を示す図。
【図１４】変数選択装置をサーバー装置とクライアント装置とで構成した場合の例を示す図。
【図１５】本発明の他の実施の形態に係わる変数選択装置の構成を示す図。
【符号の説明】
【００９０】
１０１：入力部
１０２：データ記憶部
１０３：変数変換部
１０４：頻度計数部
１０５：係数推定部
１０６：特徴量算出部
１０７：変数選択部
１０８：第１のモデル構築部
１０９：出力部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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