(57)【要約】【課題】連続値を入力値として与える機械学習方法において、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるように、連続値を離散化するための閾値を動的に変更することを可能とすること。【解決手段】取得部２０１は、閾値候補および連続値を取得する。仮離散化部２０２は、取得された閾値候補ごとに、当該閾値候補を用いて連続値を離散化することにより、連続値から二値素性を抽出する。仮算出部２０３は、抽出された二値素性ごとに、当該二値素性の出力確率を算出する。抽出部２０４は、取得された閾値候補の中から、連続する２つの閾値候補の組み合わせを抽出する。数値差算出部２０５は、抽出された組み合わせごとに、算出された出力確率の数値差を算出する。決定部２０６は、算出された数値差に基づいて、取得された閾値候補の中から、閾値を決定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
閾値を用いて学習データ中の連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する離散化工程と、前記離散化工程によって抽出された二値素性の出力確率を算出する算出工程と、を含んだ機械学習方法であって、
閾値候補を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された閾値候補ごとに、当該閾値候補を用いて前記連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する仮離散化工程と、
前記取得工程によって取得された閾値候補ごとに、前記仮離散化工程によって抽出された二値素性の出力確率を算出する仮算出工程と、
前記仮算出工程によって算出された出力確率に基づいて、前記取得工程によって取得された閾値候補の中から、前記閾値を決定する決定工程と、
をさらに含んだことを特徴とする機械学習方法。
【請求項２】
前記取得工程によって取得された閾値候補の中から、連続する２つの閾値候補の組み合わせを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された組み合わせごとに、前記仮算出工程によって算出された出力確率の数値差を算出する数値差算出工程と、をさらに含み、
前記決定工程は、
前記数値差算出工程によって算出された数値差に基づいて、前記取得工程によって取得された閾値候補の中から、前記閾値を決定することを特徴とする請求項１に記載の機械学習方法。
【請求項３】
前記決定工程は、
前記抽出工程によって抽出された組み合わせごとに、前記数値差算出工程によって算出された数値差が所定値以上であるか否かを判断し、所定値以上であると判断した組み合わせを構成する閾値候補を、前記閾値として決定することを特徴とする請求項２に記載の機械学習方法。
【請求項４】
前記決定工程は、
前記抽出工程によって抽出された組み合わせの中から、所定値以上であると判断した組み合わせが二つ以上連続する組み合わせを抽出し、抽出された組み合わせを構成する閾値候補を、前記閾値として決定することを特徴とする請求項３に記載の機械学習方法。
【請求項５】
算出工程による算出処理回数を計数する計数工程と、
計数工程によって計数された算出処理回数に基づいて、前記閾値を新たに決定するか否かを判断する判断工程と、
をさらに含んだことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の機械学習方法。
【請求項６】
閾値を用いて学習データ中の連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する離散化工程と、前記離散化工程によって抽出された二値素性の出力確率を算出する算出工程と、をコンピュータに実行させる機械学習プログラムであって、
閾値候補を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された閾値候補ごとに、当該閾値候補を用いて前記連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する仮離散化工程と、
前記取得工程によって取得された閾値候補ごとに、前記仮離散化工程によって抽出された二値素性の出力確率を算出する仮算出工程と、
前記仮算出工程によって算出された出力確率に基づいて、前記取得工程によって取得された閾値候補の中から、前記閾値を決定する決定工程と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする機械学習プログラム。
【請求項７】
閾値を用いて学習データ中の連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する離散化手段と、前記離散化手段によって抽出された二値素性の出力確率を算出する算出手段と、を備えた機械学習装置であって、
閾値候補を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された閾値候補ごとに、当該閾値候補を用いて前記連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する仮離散化手段と、
前記取得手段によって取得された閾値候補ごとに、前記仮離散化手段によって抽出された二値素性の出力確率を算出する仮算出手段と、
前記仮算出手段によって算出された出力確率に基づいて、前記取得手段によって取得された閾値候補の中から、前記閾値を決定する決定手段と、
をさらに備えたことを特徴とする機械学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、閾値を用いて連続値を離散化することにより、連続値から二値素性を抽出し、抽出された二値素性の出力確率を算出する機械学習方法、機械学習プログラム、および機械学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、たとえばベイジアンネットワークの学習方法に用いられる機械学習方法として、二値素性を必要とする機械学習器に対し、連続値を入力値として与える機械学習方法が挙げられる。また、このような機械学習方法において、あらかじめ、適当な閾値を設けておき、閾値ごとに、当該閾値を用いて連続値を離散化することにより二値素性を抽出し、さらに、閾値ごとに、抽出された二値素性の出力確立を算出する方法が考案されている（たとえば、下記特許文献１参照。）。このような機械学習方法によれば、各カテゴリへの分類にとって効果の無い素性を排除でき、二値素性の数を絞り込むことができるため、ベイジアンネットワークの学習における計算量を削減することができるものとされている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３２６４６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、一般的に、閾値ごとに算出された二値素性の出力確率の分布が偏っていないほうが、これらの二値素性は、機械学習器の入力データとして有用であると言えるにも関わらず、上記特許文献１に記載の従来技術にあっては、閾値ごとに算出された二値素性の出力確率の分布が偏ってしまうといった問題が多くあった。
【０００５】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、連続値を入力値として与える機械学習方法において、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるように、連続値を離散化するための閾値を動的に変更することを可能とすることにより、機械学習の有用性の向上を図ることができる機械学習方法、機械学習プログラム、および機械学習装置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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかる機械学習方法は、閾値を用いて学習データ中の連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する離散化工程と、前記離散化工程によって抽出された二値素性の出力確率を算出する算出工程と、を含んだ機械学習方法であって、閾値候補を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された閾値候補ごとに、当該閾値候補を用いて前記連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する仮離散化工程と、前記取得工程によって取得された閾値候補ごとに、前記仮離散化工程によって抽出された二値素性の出力確率を算出する仮算出工程と、前記仮算出工程によって算出された出力確率に基づいて、前記取得工程によって取得された閾値候補の中から、前記閾値を決定する決定工程と、をさらに含んだことを特徴とする。
【０００７】
この発明によれば、閾値とするか否かの判断基準となる二値素性の出力確率を閾値候補ごとに算出しておき、算出された二値素性の出力確率に基づいて、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるような閾値を、閾値候補の中から決定することができる。
【０００８】
また、この発明にかかる機械学習方法は、上記に記載の発明において、前記取得工程によって取得された閾値候補の中から、連続する２つの閾値候補の組み合わせを抽出する抽出工程と、前記抽出工程によって抽出された組み合わせごとに、前記仮算出工程によって算出された出力確率の数値差を算出する数値差算出工程と、をさらに含み、前記決定工程は、前記数値差算出工程によって算出された数値差に基づいて、前記取得工程によって取得された閾値候補の中から、前記閾値を決定することを特徴とする。
【０００９】
この発明によれば、連続する２つの閾値候補の出力確率の数値差を算出しておき、算出された出力確率の数値差に基づいて、機械学習に適した分布となるような閾値を、閾値候補の中から決定することができる。
【００１０】
また、この発明にかかる機械学習方法は、上記に記載の発明において、前記決定工程は、前記抽出工程によって抽出された組み合わせごとに、前記数値差算出工程によって算出された数値差が所定値以上であるか否かを判断し、所定値以上であると判断した組み合わせを構成する閾値候補を、前記閾値として決定することを特徴とする。
【００１１】
この発明によれば、連続する２つの閾値候補の出力確率の数値差を算出しておき、算出された出力確率の数値差に基づいて、二値素性の出力確率の分布の偏りが無く、機械学習に適した分布となるような閾値を、閾値候補の中から決定することができる。
【００１２】
また、この発明にかかる機械学習方法は、上記に記載の発明において、前記決定工程は、前記抽出工程によって抽出された組み合わせの中から、所定値以上であると判断した組み合わせが二つ以上連続する組み合わせを抽出し、抽出された組み合わせを構成する閾値候補を、前記閾値として決定することを特徴とする。
【００１３】
この発明によれば、連続する２つの閾値候補の出力確率の数値差を算出しておき、算出された出力確率の数値差に基づいて、二値素性の出力確率の分布の偏りが無く、機械学習に適した分布となるような連続する複数の閾値を、閾値候補の中から決定することができる。
【００１４】
また、この発明にかかる機械学習方法は、上記に記載の発明において、算出工程による算出処理回数を計数する計数工程と、計数工程によって計数された算出処理回数に基づいて、前記閾値を新たに決定するか否かを判断する判断工程と、をさらに含んだことを特徴とする。
【００１５】
この発明によれば、所定の学習回数ごとに、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるように、閾値を変更することができる。
【００１６】
また、この発明にかかる機械学習プログラムは、閾値を用いて学習データ中の連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する離散化工程と、前記離散化工程によって抽出された二値素性の出力確率を算出する算出工程と、をコンピュータに実行させる機械学習プログラムであって、閾値候補を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された閾値候補ごとに、当該閾値候補を用いて前記連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する仮離散化工程と、前記取得工程によって取得された閾値候補ごとに、前記仮離散化工程によって抽出された二値素性の出力確率を算出する仮算出工程と、前記仮算出工程によって算出された出力確率に基づいて、前記取得工程によって取得された閾値候補の中から、前記閾値を決定する決定工程と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１７】
この発明によれば、コンピュータに、閾値とするか否かの判断基準となる二値素性の出力確率を閾値候補ごとに算出させておき、算出された二値素性の出力確率に基づいて、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるような閾値を、閾値候補の中から決定させることができる。
【００１８】
また、この発明にかかる機械学習装置は、閾値を用いて学習データ中の連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する離散化手段と、前記離散化手段によって抽出された二値素性の出力確率を算出する算出手段と、を備えた機械学習装置であって、閾値候補を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された閾値候補ごとに、当該閾値候補を用いて前記連続値を離散化することにより前記連続値から二値素性を抽出する仮離散化手段と、前記取得手段によって取得された閾値候補ごとに、前記仮離散化手段によって抽出された二値素性の出力確率を算出する仮算出手段と、前記仮算出手段によって算出された出力確率に基づいて、前記取得手段によって取得された閾値候補の中から、前記閾値を決定する決定手段と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００１９】
この発明によれば、閾値とするか否かの判断基準となる二値素性の出力確率を閾値候補ごとに算出しておき、算出された二値素性の出力確率に基づいて、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるような閾値を、閾値候補の中から決定することができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明にかかる機械学習方法、機械学習プログラム、および機械学習装置によれば、連続値を入力値として与える機械学習方法において、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるように、連続値を離散化するための閾値を動的に変更することが可能となるため、結果的に、機械学習の有用性の向上を図ることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる機械学習方法、機械学習プログラム、および機械学習装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００２２】
（機械学習装置１００のハードウェア構成）
まず、この実施の形態にかかる機械学習装置１００のハードウェア構成について説明する。図１は、この実施の形態にかかる機械学習装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００２３】
図１において、機械学習装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０３と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）１０４と、ＨＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ）１０５と、ＦＤＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）１０６と、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）１０７と、ＣＤ−ＲＷ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）ドライブ１０８と、ＣＤ−ＲＷ１０９と、ディスプレイ１１０と、キーボード１１１と、マウス１１２と、ネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）１１３と、通信ケーブル１１４と、プリンタ１１５と、バス１２０とを備えて構成されている。
【００２４】
ＣＰＵ１０１は、機械学習装置１００全体を制御する。ＲＯＭ１０２は、各種制御プログラムなどを格納する。ＲＡＭ１０３は、可変的なデータを書き換え自在に記憶し、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして機能する。ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＨＤ１０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ＨＤ１０５は、ＨＤＤ１０４の制御にしたがって書き込まれたデータを記憶する。
【００２５】
ＦＤＤ１０６は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＦＤ１０７に対するデータのリード／ライトを制御する。ＦＤ１０７は、着脱自在であり、ＦＤＤ１０６の制御にしたがって書き込まれたデータを記憶する。ＣＤ−ＲＷドライブ１０８は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＣＤ−ＲＷ（または、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＯＭ）１０９に対するデータのリード／ライトを制御する。ＣＤ−ＲＷ１０９は、着脱自在であり、ＣＤ−ＲＷドライブ１０８の制御にしたがって書き込まれたデータを記憶する。
【００２６】
ディスプレイ１１０は、カーソル、メニュー、ウィンドウ、あるいは文字や画像などの各種データを表示する。キーボード１１１は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備える。マウス１１２は、各種指示の選択や実行、処理対象の選択、マウスポインタの移動などを行う。ネットワークＩ／Ｆ１１３は、通信ケーブル１１４を介してＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどのネットワークに接続され、当該ネットワークとＣＰＵ１０１とのインタフェースとして機能する。プリンタ１１５は、文字や画像などの各種データを印刷する。バス１２０は上記各部を接続する。
【００２７】
（機械学習装置１００の機能的構成）
つぎに、この実施の形態にかかる機械学習装置１００の機能的構成について説明する。図２は、この実施の形態にかかる機械学習装置１００の機能的構成を示すブロック図である。
【００２８】
図２に示すように、機械学習装置１００は、取得部２０１と、仮離散化部２０２と、仮算出部２０３と、抽出部２０４と、数値差算出部２０５と、決定部２０６と、離散化部２０７と、算出部２０８と、計数部２０９と、判断部２１０と、によって構成されている。
【００２９】
取得部２０１は、閾値候補を取得する。また、取得部２０１は、離散化部２０７による離散化の対象とされた学習データ中の連続値を取得する。
【００３０】
仮離散化部２０２は、取得部２０１によって取得された閾値候補ごとに、当該閾値候補を用いて、取得部２０１によって取得された連続値を離散化することにより、取得部２０１によって取得された連続値の中から二値素性を抽出する。
【００３１】
仮算出部２０３は、取得部２０１によって取得された閾値候補ごとに、仮離散化部２０２によって抽出された二値素性の出力確率を算出する。
【００３２】
抽出部２０４は、取得部２０１によって取得された閾値候補の中から、連続する２つの閾値候補の組み合わせを抽出する。
【００３３】
数値差算出部２０５は、抽出部２０４によって抽出された組み合わせごとに、仮算出部２０３によって算出された出力確率の数値差を算出する。
【００３４】
決定部２０６は、数値差算出部２０５によって算出された数値差に基づいて、取得部２０１によって取得された閾値候補の中から、閾値を決定する。具体的に、決定部２０６は、抽出部２０４によって抽出された組み合わせごとに、数値差算出部２０５によって算出された数値差が「所定下限値以上」または「所定下限値以上所定上限値未満」であるか否かを判断する。そして、決定部２０６は、抽出部２０４によって抽出された組み合わせの中から、「所定下限値以上」または「所定下限値以上所定上限値未満」であると判断した組み合わせが二つ以上連続する組み合わせを抽出し、抽出された組み合わせを構成する閾値候補を、閾値として決定する。
【００３５】
離散化部２０７は、決定部２０６によって決定された閾値ごとに、当該閾値を用いて学習データ中の連続値を離散化することにより、取得部２０１によって取得された連続値の中から二値素性を抽出する。
【００３６】
算出部２０８は、決定部２０６によって決定された閾値ごとに、離散化部２０７によって抽出された二値素性の出力確率を算出する。
【００３７】
計数部２０９は、算出部２０８による算出処理回数を計数する。
【００３８】
判断部２１０は、計数部２０９によって計数された算出処理回数に基づいて、閾値を新たに決定するか否かを判断する。
【００３９】
なお、上述した各機能構成部は、具体的には、たとえば図１に示したディスプレイ１１０、プリンタ１１５、ネットワークＩ／Ｆ１１３などによってその機能を実現する。また、各機能構成部は、１台の情報処理装置が実現する構成に限らず、複数台の情報処理装置にまたがって実現する構成であってもよい。
【００４０】
（機械学習装置１００による機械学習処理の手順）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる機械学習装置１００による機械学習処理の手順について説明する。図３は、この発明の実施の形態にかかる機械学習装置１００による機械学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００４１】
まず、取得部２０１によって、閾値候補および離散化部２０７による離散化の対象とされた学習データ中の連続値を取得して（ステップＳ３０１）、仮離散化部２０２によって、ステップＳ３０１で取得された閾値候補ごとに、当該閾値候補を用いてステップＳ３０１で取得された連続値を離散化することにより、ステップＳ３０１で取得された連続値から二値素性を抽出する（ステップＳ３０２）。
【００４２】
つぎに、仮算出部２０３によって、ステップＳ３０１で取得された閾値候補ごとに、ステップＳ３０２で抽出された二値素性の出力確率を算出して（ステップＳ３０３）、抽出部２０４によって、ステップＳ３０１で取得された閾値候補の中から、連続する２つの閾値候補の組み合わせを抽出する（ステップＳ３０４）。
【００４３】
そして、数値差算出部２０５によって、ステップＳ３０４で抽出された組み合わせごとに、ステップＳ３０３で算出された出力確率の数値差を算出して（ステップＳ３０５）、決定部２０６によって、ステップＳ３０５で算出された数値差に基づいて、ステップＳ３０１で取得された閾値候補の中から、閾値を決定する（ステップＳ３０６）。
【００４４】
さらに、離散化部２０７によって、ステップＳ３０６で決定された閾値ごとに、当該閾値を用いて学習データ中の連続値を離散化することにより、ステップＳ３０１で取得された連続値から二値素性を抽出して（ステップＳ３０７）、算出部２０８によって、ステップＳ３０６で決定された閾値ごとに、ステップＳ３０７で抽出された二値素性の出力確率を算出する（ステップＳ３０８）。
【００４５】
そのうえで、計数部２０９によって、算出部２０８による算出処理回数（学習回数）に１を加算して（ステップＳ３０９）、機械学習処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ３１０）。
【００４６】
ステップＳ３１０において機械学習処理を終了すると判断した場合（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）は、一連の処理を終了する。一方、ステップＳ３１０において機械学習処理を終了しないと判断した場合（ステップＳ３１０：Ｎｏ）は、判断部２１０によって、ステップＳ３０９で加算された算出処理回数が３で割り切れるか否かを判断する（ステップＳ３１１）。
【００４７】
ステップＳ３１１において、算出処理回数が３で割り切れると判断した場合は（ステップＳ３１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ３０１に戻り、ステップＳ３０１以降の処理を引き続きおこなう。一方、ステップＳ３１１において、算出処理回数が３で割り切れないと判断した場合は（ステップＳ３１１：Ｎｏ）、ステップＳ３０７に戻り、ステップＳ３０７以降の処理を引き続きおこなう。
【００４８】
なお、ステップＳ３０６において、閾値とされなかった閾値候補については、閾値候補から削除するようにしてもよい。このとき、ステップＳ３０３で算出された出力確率や、ステップＳ３０５で算出された数値差などに基づいて、削除する閾値候補を決定するようにしてもよい。
【００４９】
また、ステップＳ３０６において、閾値数が所定数に満たない場合は、以下の方法を用いて、上記所定数を満たすようにしてもよい。（１）まず、上記所定数が満たされるように、線形補完などの手法を用いて、閾値候補に追加すべき閾値を予測する。（２）予測された閾値を閾値候補に追加する。（３）ステップＳ３０１〜ステップＳ３０６を再度おこなう。
【００５０】
（仮算出部２０３によって算出された出力確率の一例）
つぎに、仮算出部２０３によって算出された出力確率の一例について説明する。図４および図５は、仮算出部２０３によって算出された出力確率の一例を示す説明図である。
【００５１】
このうち、図４は、仮算出部２０３によって算出された出力確率を表で示したものである。一方、図５は、仮算出部２０３によって算出された出力確率をグラフで示したものである。
【００５２】
たとえば、閾値候補が閾値として有用であるか否かの判断基準値を「１０」とした場合、図４に示す表および図５に示すグラフにおいて、範囲Ａに含まれる閾値候補（０，１，２，３）は、出力確率同士の数値差が全て「１０」以下であり、閾値として有用でない。また、範囲Ｂに含まれる閾値候補（４，５，６，７）は、出力確率同士の数値差が全て「１０」以上あり、閾値として有用である。決定部２０６は、このような判断方法により、閾値候補（０，１，２，３，４，５，６，７）の中から、閾値候補（４，５，６，７）を、閾値として決定する。
【００５３】
以上説明したように、本実施の形態にかかる機械学習装置１００は、連続する２つの閾値候補の組み合わせごとに、出力確率の数値差を算出しておき、算出された出力確率の数値差に基づいて、二値素性の出力確率の分布の偏りが無く、機械学習に適した分布となるような連続する複数の閾値を、閾値候補の中から決定することができる。また、本実施の形態にかかる機械学習装置１００は、所定の学習回数ごとに、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるように、閾値を変更することができる。
【００５４】
以上のことから、本実施の形態にかかる機械学習装置１００は、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるように、連続値を離散化するための閾値を動的に変更することが可能となるため、結果的に、機械学習の有用性の向上を図ることができるという効果を奏する。
【００５５】
なお、本実施の形態で説明した機械学習方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【００５６】
また、本実施の形態においては、二値素性の出力確率に基づいて、閾値を決定することとしたが、これに限らず、たとえば、二値素性の出現頻度など、その他の情報に基づいて、閾値を決定することとしてもよい。また、出力確率値が既定の範囲に一つずつある様に、閾値を間引いたり（例えば、「１〜３％」、「１０〜３０％」、「７０〜９０％」、「９７〜９９％」に各一つずつ等）、出力確率や対数出力確率（出力確率をｘ％としたとき、ｌｏｇ（ｘ／（１００−ｘ））の値）の差が既定の値になる様に、閾値を間引いても良い。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
以上のように、本発明にかかる機械学習方法、機械学習プログラム、および機械学習装置は、閾値を用いて連続値を離散化することにより、連続値から二値素性を抽出し、抽出された二値素性の出力確率を算出する機械学習方法、機械学習プログラム、および機械学習装置などへの利用に適しており、特に、ベイジアンネットワークの学習に用いられる、機械学習方法、機械学習プログラム、および機械学習装置などへの利用に適している。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】この実施の形態にかかる機械学習装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】この実施の形態にかかる機械学習装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態にかかる機械学習装置による機械学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】仮算出部によって算出された出力確率の一例を示す説明図である。
【図５】仮算出部によって算出された出力確率の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５９】
１００  機械学習装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  ＨＤＤ
１０５  ＨＤ
１０６  ＦＤＤ
１０７  ＦＤ
１０８  ＣＤ−ＲＷドライブ
１０９  ＣＤ−ＲＷ
１１０  ディスプレイ
１１１  キーボード
１１２  マウス
１１３  ネットワークＩ／Ｆ
１１４  通信ケーブル
１１５  プリンタ
１２０  バス
２０１  取得部
２０２  仮離散化部
２０３  仮算出部
２０４  抽出部
２０５  数値差算出部
２０６  決定部
２０７  離散化部
２０８  算出部
２０９  計数部
２１０  判断部
【図１】
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【図２】
2009003869.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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