"多次元空間からのターゲットアイテムにより表されるオブジェクトにスコアを提供する方法であって、前記スコアは、前記オブジェクトが所与のバイナリな性質を充足する確率を表し、当該方法は、記憶手段に接続される処理手段を有するコンピュータ環境において実行され、当該方法は、a前記多次元空間からのサンプルアイテムセットを表すデータを提供し、前記記憶手段に格納するステップであって、各サンプルアイテムは、該サンプルアイテムにより表されるオブジェクトが前記所与のバイナリな性質を充足する確率を表す多値ラベルに関連付けされる、前記提供及び格納するステップと、b前記ターゲットアイテムを表すデータを前記記憶手段に格納するステップと、c前記処理手段によって、所与の高さを有する有向バイナリツリーを表すデータを生成し、前記記憶手段に格納するステップであって、前記バイナリツリーは、該バイナリツリーにおける自らのポジションに関するインデックス値を有する複数のンモードにより規定され、前記ノードはルートノード、中間ノード及び終端ノードを有し、各ノードは、該ノードがルートノードである場合には関連するサブ空間は前記多次元空間全体であり、該ノードが非終端ノードである場合には関連するサブ空間は、前記非終端ノードの第1チャイルドノード及び第2チャイルドノードにそれぞれ関連する2つの互いに素なサブ空間ε及びε-に分割され、前記分割は、前記サブ空間εに属するよう所与の第1ラベル値に関連するサンプルアイテムの個数及び/又は前記サブ空間ε-に属するよう所与の第2ラベル値に関連するサンプルアイテムの個数を最小化する分類手段に従って前記処理手段により実行され、前記第2ラベル値は、前記サンプルアイテムにより表されるオブジェクトが前記所与の第1ラベル値より前記所与のバイナリな性質を充足する確率が高いことを表す、前記生成及び格納するステップと、d前記処理手段によって、前記バイナリツリーの少なくとも各終端ノードとスコアとを前記バイナリツリーにおけるそれのインデックス値に依存して関連付け、前記スコアの値を前記記憶手段に格納するステップと、e前記処理手段によって、ターゲットノードを特定するステップであって、前記ターゲットノードは、関連するサブ空間が前記ターゲットアイテムを有する終端ノードである、前記特定するステップと、f前記ターゲットノードに関連するスコアの値を出力するステップと、を有する方法。各ノードのインデックス値は、値のペアを有し、第1インデックス値は、前記バイナリツリーにおける前記ノードの深さを表し、第2インデックス値は、前記ツリーにおける所与の深さレベルにおける前記ノードのポジションを表す、請求項1記載の方法。前記ルートノードのインデックスは0,0であり、インデックスがd,kである非終端ノードの第1及び第2チャイルドノードのインデックスはそれぞれ、d1,2k及びd1,2k1である、請求項2記載の方法。インデックスがd,kであるノードに関連するスコアは、2D1-k/2dであり、Dは前記バイナリツリーの高さである、請求項3記載の方法。前記分割は、前記処理手段によって、前記サブ空間εに属するよう所与の第1ラベル値に関連するサンプルアイテムの個数と、前記サブ空間ε-に属するよう所与の第2ラベル値に関連するサンプルアイテムの個数との重み付けされた組み合わせを最小化することによって実行される、請求項1乃至4何れか一項記載の方法。前記重み付けされた組み合わせのウェートはそれぞれ、互いに素なサブ空間ε及びε-に分割されるサブ空間における所与の第2ラベル値に関連するサンプルアイテムのレートと、互いに素なサブ空間ε及びε-に分割されるサブ空間における所与の第1ラベル値に関連するサンプルアイテムのレートとである、請求項5記載の方法。前記分割は、前記処理手段によって、の値を最小化することによって実行され、X1,Y1...Xn,Ynはそれらのバイナリラベルに関連するサンプルアイテムのセットであり、ωは互いに素なサブ空間ε及びε-に分割されるサブ空間における所与の第2ラベル値に関連するサンプルアイテムのレートであり、ξ1は前記第1ラベル値であり、ξ2は前記第2ラベル値である、請求項6記載の方法。前記分割中に考慮する関連するサブ空間の次元数及び/又はサンプルアイテム数は、減少される、請求項1乃至7何れか一項記載の方法。前記多次元空間は、無限次元空間であり、前記分割は、有限次元アイテムへのサンプルアイテムの近似を有する、請求項1乃至8何れか一項記載の方法。c1前記処理手段によって、前記形成されたバイナリツリーのサブツリーを選択し、前記バイナリツリーを前記サブツリーにより置換するステップを有し、前記ステップc1は、ステップcに続く、請求項1乃至9何れか一項記載の方法。ROCReceiverOperatingCharacteristic曲線は、可能な各サブツリーについてステップc1において前記処理手段により構成され、前記記憶手段に格納され、前記選択されたサブツリーは、前記処理手段によって、関連するROC曲線の下方の最も大きな面積を有するものとして決定される、請求項10記載の方法。ROC曲線は、可能な各サブツリーについてステップc1において前記処理手段により構成され、前記記憶手段に格納され、前記選択されたサブツリーは、関連するROC曲線の下方の最も大きなComplexity-penalizedされた面積を有するものとして決定される、請求項10記載の方法。前記ステップc1は、前記処理手段により前記可能なサブツリーのセットに対して実行される交差検証テストを有する、請求項12記載の方法。前記多値ラベルは、前記サンプルアイテムにより表されるオブジェクトが前記所与のバイナリな性質を充足するか否かを示すバイナリラベルであり、前記第1ラベル値は、前記所与のバイナリな性質を充足しないサンプルアイテムに関連するラベル値であり、前記第2ラベル値は、前記所与のバイナリな性質を充足するサンプルアイテムに関連するラベル値である、請求項1乃至13何れか一項記載の方法。前記多値ラベルは、少なくとも3つの値1≦ξ≦Ξを有し、前記ラベル値は、前記所与のバイナリな性質を充足する確率によって上がり、ラベル値の個の可能なペアのそれぞれについて、ξ1<ξ2となるように有向バイナリツリーが形成及び格納され、ξ1は前記第1ラベル値であり、ξ2は前記第2ラベル値である、請求項1乃至13何れか一項記載の方法。前記多値ラベルは、少なくとも3つの値1≦ξ≦Ξを有し、前記ラベル値は、前記処置のバイナリな性質を充足する確率によって上がり、ラベル値ξ2=ξ11のΞ-1個の可能なペアξ1,ξ2のそれぞれについて、有向バイナリツリーが形成及び格納され、ξ1は前記第1ラベル値であり、ξ2は前記第2ラベル値である、請求項1乃至13何れか一項記載の方法。ステップaにおいて、複数のサンプルアイテムセットが生成及び格納され、各サンプルアイテムセットについて、有向バイナリツリーが形成及び格納される、請求項1乃至16何れか一項記載の方法。各サンプルアイテムセットは、前記処理手段によって、メインサンプルアイテムセットをリサンプリングすることによって生成されるブーストラップ複製である、請求項17記載の方法。d1前記複数の形成されたバイナリツリーを集約し、最良のスコアリングルールを決定するステップをさらに有し、前記ステップd1は、ステップcに続く、請求項15乃至18何れか一項記載の方法。ステップd1は、形成された各バイナリツリーについて、前記終端ノードに関連するサブ空間により形成される多次元空間のパーティションを提供し、記憶手段に格納するサブステップと、前記処理手段によって、共通のサブパーティションを形成するため、前記パーティションを集約するサブステップと、形成された各バイナリツリーについて、前記共通のサブパーティションの各パーツをスコアリングすることによって、スコアリングルールを提供及び格納するサブステップと、各スコアリングルールについて、前記スコアリングルールに従ってスコアリングされた前記パーツのランキングを提供及び格納するサブステップと、前記処理手段によって、前記複数のランキングから中間のランキングを決定し、前記中間のランキングを前記記憶手段に格納するサブステップと、前記処理手段によって、前記中間のランキングに関連するスコアリングルールを前記最良のスコアリングルールとして選択するサブステップと、を有する、請求項19記載の方法。前記中間のランキングを決定するサブステップは、前記処理手段により、各ランキングペアの間の非類似レートを計算し、その他のランキングと最も低い非類似レートを示すランキングを前記中間のランキングとして選択することを含む、請求項20記載の方法。前記中間のランキングは、となるようなランキングであり、はランキングであり、はランキングペアの間の非類似レートである。前記非類似レートは、として定義され、は前記共通のサブパーティションのパーツであり、はランキングに従う前記共通のサブパーティションのその他のパーツからのパーツCiのランクである、請求項22記載の方法。前記非類似レートは、として定義され、は前記共通のサブパーティションのパーツであり、はランキングに従う前記共通のサブパーティションのその他のパーツからのパーツCiのランクである、請求項22記載の方法。前記非類似レートは、として定義され、は前記共通のサブパーティションのパーツであり、はランキングに従う前記共通のサブパーティションのその他のパーツからのパーツCiのランクである、請求項22記載の方法。処理手段、入力手段、出力手段及び記憶手段を有する意思決定支援システムであって、前記処理手段は、請求項1乃至25何れか一項記載の方法を実現するよう構成される意思決定支援システム。図面を参照して、本発明の好適な実施例による方法が説明される。[準備]確率のフレームワークは、標準的なバイナリ分類のものと全く同じである。例えば、ランダムな変数のペアはX,Yにより表される。ここで、はバイナリラベルであり、XはYを予測し、高次元の特徴空間におけるそれの値をとるため、いくつかの観察をモデル化するアイテムである。従って、各ペアX,Yはオブジェクトを表し、当該オブジェクトは所与のバイナリな性質を充足するか、又は充足しない。バイナリな性質が充足される場合、Y=1であり、そうでない場合、Y=-1である。例えば、説明されるように、医療診断に関して、オブジェクトは患者であり、バイナリな性質は、患者が健康であるというものである。患者に関するアイテムは、患者の体温、年齢及び血液中の所与の抗体及び/又はリンパ球の濃度からなる組であってもよい。Xはおそらく多変量のサンプリングされた曲線例えば、時間に依存するデータ、すなわち、X=Xtなど、無限次元アイテムであってもよいことに留意されたい。この関数バージョンでは、入力される曲線は有限次元のサブスペースに写像される。3以上のカテゴリのケースでは、バイナリな性質の組み合わせが利用されてもよい。例えば、患者は健康である、患者は病気Aを有している及び病気Bの患者という3つのカテゴリを管理するため、第1ラベルY1は、患者が健康であるか否かを示し、Y1=1の場合、第2ラベルY2は、病気がA又はBであるかを示す。これら2つのバイナリな性質は、別々に処理可能である。従って、すべてのマルチ分類問題は、1以上のバイナリ分類問題に還元可能である。あるいは、Yは、バイナリな性質に関する達成の順序付けされた信頼度を表す多値ラベルであってもよい。特に、Ξ=3である場合、Y=2は、特定の2つの状態の間の不確実性の状態おそらくに対応してもよいバイナリな性質が充足される場合、Y=3であり、当該性質が充足されない場合、Y=1である。例えば、病気の医療ベンチマークは、0病気でないから4重大な病気までの5つの値をとる。本発明による方法の実施例は、後述されるように、このようなマルチクラスのケースに利用可能である。簡単化のため、以下の説明は、単一のバイナリ分類問題に実質的に関連するが、本発明はこのケースに限定されず、当業者は、それが任意のマルチ分類問題に適応させる方法を知るであろう。従って、オブジェクトのバイナリラベルYの値は一般に未知であり、本発明の目的は、ターゲットアイテムと呼ばれるアイテムXを知り、またサンプルアイテムのセットX1...Xkに対するYの値を知ると、Yの値に依存して位置決定を行うことを支援することである。このため、本発明による方法は、ターゲットアイテムXにより表されるオブジェクトにスコアsを提供することを提案し、当該スコアsは、オブジェクトが所与のバイナリな性質を充足する確率、すなわち、Y=1となる確率を表す。本方法は、メモリ手段に接続される処理手段を有するコンピュータ環境において実行される。例えば、メモリ手段は、コンピュータのハードドライブであり、処理手段は、コンピュータのプロセッサである。[スコアリング-データ入力]まず、ターゲットアイテム及びサンプルアイテムセットを表すデータが、メモリ手段に格納される必要がある。実際、上述されたように、本発明による方法は、機械学習に基づく。従って、ターゲットアイテムにより表されるオブジェクトにスコアを提供するスコア関数は、サンプルアイテムのセットから学習される。当該セットが提供される必要がある。医療の具体例では、当該セットは健康であると知られている様々な患者の健康パラメータY=1と、病気であると知られている様々な患者の健康パラメータY=-1とから構成されてもよい。サンプルアイテムの個数は重要である。それらがより多数になると、スコアはより正確になる。さらに、それらは極めて網羅的である必要があり、多次元空間全体の可能な最大サブ空間をカバーする必要がある。例えば、健康パラメータがサンプルアイテムとして利用されるすべての患者が37~38度の同じ体温を有する場合、39度を超える体温の患者を確実にスコアリングすることは困難になるであろう。[スコアリング-バイナリランキングツリー]メモリ手段に格納されているサンプルアイテムセットから、処理手段は、有向バイナリツリーを生成した。実際、本発明による方法は、部分単位の一定のスコアリング関数の特定のファミリ、すなわち、バイナリランキングツリーにより定義されるものに着目している。まず、有限の深さD≧1のルートのある完全で左右の向きのあるバイナリツリーTDを考える。TDのすべての非終端ノードは、サブセットに関連付けされ、2つのチャイルドノード、すなわち、2つのサブセットにそれぞれ関連付けされる左右の兄弟を有し、χは慣例的にルートノードに関連付けされるサブセットである。このような完全なランキングツリーは、マスタランキングツリーと呼ばれ、例えば、図1により表される。このように、バイナリツリーの何れかのレベルにおいて、関連するサブ空間はχの一部を形成する。各ノードにバイナリツリーにおけるそれのポジションに関してインデックス値を与えることによって、バイナリツリーにおけるそれのインデックス値に応じて、バイナリツリーの少なくとも各終端ノードにスコアを関連付けることが可能である。例えば、スコアは、右から左にツリーを探索するときに増加するようにしてもよい。効果的には、各ノードのインデックス値は値のペアからなり、第1インデックス値はバイナリツリーにおけるノードの深さを表し、第2インデックス値はバイナリツリーにおけるノードのポジションを表し、例えば、d,kは、である。この場合、ルートノードのインデックスは0,0であり、インデックスがd,kの非終端ノードの第1及び第2チャイルドノードのインデックスはそれぞれ、d1,2k及びd1,2k1である。効果的には、このようなインデックス処理によって、スコアリング関数は、として選択されてもよい。すなわち、インデックスがd,kであるノードに関するスコアは、である。すなわち、終端ノードは1~2Dまでにスコアリングされる。このようなスコアリング関数は、図1に示される。バイナリツリーの終端ノードはχの一部を構成するため、ターゲットアイテムは、1つのみの終端ノードに関連するサブ空間に属し、当該終端ノードは規定されたスコアに対応する。[スコアリング-関連するサブ空間の分割]信頼できるスコアリング関数を有するためのキーは、ノードに関連付けされるサブ空間の構築である。ツリーはルートノードから構成され、その後、高さDまでレベル毎に到達する。生成されるノードは、インデックス値とサブ空間とに関連付けされ、メモリ手段に格納される。関連付けされたサブ空間の生成は、2つのルールに従う。まず、上述されたように、ルートノードに関連付けされるサブ空間は、多次元空間χ全体である。その後、ノードが非終端ノードである場合、それの関連付けされたサブ空間は、それぞれが当該非終端ノードの第1チャイルドノード及び第2チャイルドノードに関連付けされる2つの互いに素であるサブ空間εとε-とに分割される。当該分割は、サブ空間εに属するように所与の第1ラベル値に関連するサンプルアイテムの個数、及び/又はサブ空間ε-に属するように所与のラベル値すなわち、第2ラベル値は、サンプルアイテムにより表されるオブジェクトが所与の第1ラベル値より所与のバイナリな性質を充足する確率が高いことを表すに関連するサンプルアイテムの個数を最小化する分類手段に従って処理手段により実行される。上述されるように、簡単化のため、ラベルはバイナリラベルであり、すなわち、Ξ=2であると考えられる。この結果、ξ1=-1当該ラベル値に関するサンプルアイテムは、所与のバイナリな性質を充足しないであり、ξ2=1当該ラベル値に関するサンプルアイテムは、所与のバイナリな性質を充足するである。すべてのケースにおいて、所与のバイナリな性質を充足する確率は、サブ空間ε-に属するアイテムに対してより、サブ空間εに属するアイテムに対してより高くなる。第1チャイルドノードが左の兄弟であり、第1チャイルドノードが右の兄弟である場合、ノードが左方にあるほど、関連するそれのスコアはより高くなる。最善のサブ空間ε及びε-を求める方法の問題は、既知のバイナリ分類問題と等価である。実際、効果的には、最小化の必要のある関数は、サブ空間εに属するよう所与のバイナリな性質を充足しないサンプルアイテムの個数と、サブ空間ε-に属するよう所与のバイナリな性質を充足するサンプルアイテムの個数との重み付けされた組み合わせであり、当該重み付けされた組み合わせにおけるウェートはそれぞれ、例えば、サブ空間の所与のバイナリな性質を充足するサンプルアイテムが互いに素なサブ空間ε及びε-に分割されるレートと、サブ空間の所与のバイナリな性質を充足しないサンプルアイテムが互いに素なサブ空間ε及びε-に分割されるレートとであり、すなわち、サブ空間Cにおける否定的なサンプルアイテムのレートは、であり、サブ空間Cにおける肯定的なサンプルアイテムのレートは、である。ここで、である。このようなケースでは、最小化するための関数表現は、であってもよい。すなわち、である。例えば、CART、SVM、ニューラルネットワークなどの教師付き分類方法は、当該表現を最小化するサブ空間ε及びサブ空間ε-を迅速かつ効率的に求めるため、処理手段により実行されてもよい。当該分割は完全である必要はないが、効率的である必要はある。正確すぎる分割は、XとYとの間の現実の関係の代わりに、ランダムなエラーやノイズを示し、データにおける軽微な変動を誇張しすぎることになる。このような問題は、オーバフィッティングoverfittingと呼ばれる。これを回避するため、自由度は分割する際に限定され、サブ空間のよりシンプルな分割と学習速度の増大とを導く。効果的には、考慮されるサンプルアイテムの個数及び/又は空間の次元数は、バイナリツリーを深化する間に自発的に減少する。例えば、あるレベルから次のレベルまで、サンプルアイテムの10のみが再利用されてもよい。データランダム化と呼ばれるこのような技術は、オーバフィッティングを防ぎ、大きな次元のケースにおける効率性を向上させるための他の方法である。例えば、データマイニングの正確なスコアリングのケースにおいて、オブジェクトはウェブページである。次元数は1万を超える可能性があり、サンプルアイテムの個数は数十億を超える可能性がある。オーバフィッティングのリスクは、極めて高い。[フィルタリング]入力における関数データX上述されるような無限次元アイテムのケースでは、フィルタリング又は正規化方法が、射影を提供することを支援し、すなわち、無限次元アイテムを本発明による方法においてより容易に利用可能な有限次元アイテムに変換することを支援してもよい。このため、変換例えば、フーリエ変換、ラプラス変換、又は特に好ましくなウェーブレット変換などと呼ばれる数学演算が、関数データを関数の直交基底により表現することを支援するのに効果的である。ウェーブレット変換は、信号処理の分野において周知である。フーリエ解析に関して、ウェーブレット変換は、Xt信号をよりシンプルな要素に分解するそれぞれ、シヌソイドの和とウェーブレットの和。主たる違いは、ウェーブレットは時間と周波数との双方でローカライズされ、標準的なフーリエ変換は周波数のみにおいてローカライズされる。ウェーブレットは、ゼロにおいて増加を開始し、その後にゼロに減少する振幅を有する波形の振動である。それは、典型的には、短い振動として可視化可能である。和のウェーブレットは、最もしばしばマザーウェーブレットである1つの生成関数Ψのシフトにより生成される。周知な具体例は、Daubechies、Morlet及びCoiflet関数である。従って、ウェーブレット係数は、であり、例えば、である。X関数の有限次元のウェーブレットベースの近似は、フィルタリングにより取得可能であり、すなわち、n個のウェーブレット係数Wa,bを選択する。例えば、当該n個の係数は、閾値より大きい解像度レベルaパラメータのうち最も大きな分散を有する。この場合、当該近似は、により与えられる。Daubechies-2ウェーブレット、4の解像度閾値及び37項の近似に基づく具体例が、良好な結果を導いた。本発明は、ウェーブレットベースフィルタリングに限定されるものでなく、当業者は、本発明による方法を関数データを減少した次元のスパニングセットに投影するための何れかの方法に適応する方法を知っているであろう。[曲線下の面積]肯定的な集団と否定的な集団とを区別するための候補のスコアリング関数sの能力は、一般にそれのROCReceiverOperatingCharacteristic曲線により評価され、簡単化のため以下の広範に利用される関数パフォーマンスの指標である。スコアリング関数sの真のROC曲線は、により与えられる確率-確率プロットである。慣例的に、ジャンプが発生すると、当該曲線の対応する極値は直線部分により接続され、sxのROC曲線は、連続写像のグラフとしてみなすことができる。それは、偽陽性アイテムのレートの関数における真陽性アイテムのレートとして理解できる。この曲線は、スコアリングパフォーマンスを評価するのに有用な視覚的ツールを提供し、単位正方形[0,1]2の左上隅にROC曲線が近くなるほど、スコアリング関数sは良好になる。従って、それは、すべてのスコアリング関数のセット上の半順序を導く。すなわち、すべてのs1,s2に対して、s2は、であるとき、s1より正確である。候補sのパフォーマンスは、通常はスカラ量により概略され、ROC曲線の下方の面積略してAUCは、となる。本発明による方法は、最適なROC曲線を近似する方法としてみなすことができる。実際、提供されるスコアリング関数は、最適なROC曲線の部分毎の線形近似である。すなわち、各終端ノードは、当該近似の線形部分に対応する。実際、各分割において、εに属するサンプルアイテムは肯定的である必要がある。この場合、それらは真陽性である。他方、それらが否定的である場合、それは、それらがε-に属するべきであり、実際に偽陽性であることを意味する。従って、各分割は、ROC曲線の点を座標として有することに対応するεにおける否定的なサンプルアイテムのレート、εにおける肯定的なサンプルアイテムのレート。それは、sを表す部分単位の線形近似の切断点を形成する。バイナリツリーにおいてより多くのレベルを形成することによって、曲線の新たな切断点が出現し、最適なROC曲線のより精密な近似を導く。関連するバイナリーツリーの異なる高さに対応するROC曲線の連続的な部分単位の線形近似の具体例と、最適なROC曲線とが図3に示される。[ランキングツリーの剪定]ROC曲線の良好な近似を有するのに最小数の終端ノードが必要であるが、多数の終端ノードを有することはオーバフィッティングを導き、χを多数のサブ空間にパーティションすることは、ローカルなノイズを明らかにし、分割は不安定になる使用されるサンプルアイテムセットの若干の修正は、まったく異なるスコアリング関数の学習を導き、この問題は次のパートにおいてさらに議論される。さらに、各レベルにおいてノード数が2倍になると、形成されるバイナリツリーは、高さが増加すると操作が急激に困難になり、スコアリング方法の計算複雑さはノード数に依存するため、大きなバイナリツリーは処理手段を遅くする。好適な実施例では、本発明は、形成されるバイナリツリーのサブツリーを処理手段により選択し、バイナリツリーをサブツリーにより置換するステップを有し、当該ステップは、バイナリツリーを形成するステップに続く。バイナリツリーのサブツリーという用語は、任意のノードが終端ノードとなりうるバイナリツリーを意味する。他方、ノードは2つのチャイルドを有する。すなわち、これは、少なくとも1つのノードのすべての子孫を削除することによって剪定される初期的には完全なバイナリツリーである。例えば、図2は、図1に示されるバイナリツリーの可能なサブツリーを示す。この剪定ステップは、大きなツリーを形成し、その後にパフォーマンスを増加させない、又はそれを低下させるノードを削除することによって、バイナリツリーの高さを最適に選択することを意図する。効果的には、ROC曲線は、可能性のある各サブツリーについて処理手段により構成され、記憶手段に格納される。これらの部分単位の線形ROC曲線のそれぞれについて、AUCが処理手段により計算される。その後、第1の可能性は、最高のAUCを有するサブツリーを処理手段が選択することである。選択されたサブツリーは、最も効率的なものであるが、それは依然として大きなツリーであり、大きな計算複雑さを有する可能性がある。あるいは、Complexity-penalizedAUCCPAUCと呼ばれる他の基準が利用される。ただし、PTは終端ノードの個数であり、λはトレーニングパフォーマンスとモデル計算複雑さとの間のトレードオフを規定するチューニングパラメータである。選択されたサブツリーは、最高のCPAUCを有するサブツリーの場合、である。λは、おそらく手動により設定される必要があるが、可能なサブツリーのセットTλ可能なサブツリーセット全体の有限なサブセットであるに対して処理手段により実行される交差検証テストにおり効果的に推定される重要なパラメータである。N-分割交差検証では、オリジナルのサンプルセットが、N個のサブセットにランダムに分割される。N個のサブセットのうち、1つのサブセットがモデルをテストするための検証データとして保持されすなわち、関連する経験的なROC曲線を構成し、AUCを計算する、残りのN-1個のサブセットがトレーニングデータとして利用される。その後、交差検証処理が、N個のサブサンプルのそれぞれが検証データとしてちょうど1回利用されることによって、N回分割繰り返される。当該分割からのN個の結果は、1つの推定値を生成するため平均化又は合成可能である。繰り返しのランダムサンプリングに対する当該方法の効果は、すべての観察結果がトレーニングと検証との双方に利用され、各観察結果がちょうど1回検証に利用されることである。交差検証されたAUCを最大化するの値は、処理手段により決定され、関連するサブツリーが選択され、記憶手段に格納される。10-分割交差検証が通常利用される。[ランキングフォレスト-原理]上述されたスコアリング方法などの再帰的な分割に基づく機械学習方法の主要な問題は不安定性である。上述されるように、利用されるサンプルアイテムセットの若干の修正は、まったく異なるスコアリング関数の学習を導く。図4に示される好適な実施例では、一緒になってランキングフォレストと呼ばれる複数のバイナリランキングツリーが生成され、AUC基準に関して単一のバイナリランキングツリーのパフォーマンスを向上させるように集約される。このため、複数のサンプルアイテムセットが生成及び格納される。これら異なるセットのそれぞれから、バイナリツリーが形成される。大きなサンプルアイテムセットは分割されてもよい。あるいは、各サンプルアイテムセットは、ブートストラップ複製であってもよい。ブートストラップ複製は、主要なサンプルアイテムセットを類似することによって生成されるセットである。従って、K個のサンプルアイテムの異なるB個のセットを取得するため、N>K個のサンプルアイテムの1つのセットのみが必要とされる。これは、メインセットDである。その後、B個のブートストラップ複製D1,...,DBが、目インセットDから置換サンプルアイテムによる描画により構成される。再帰的な分割の不安定さのため、このようなリサンプリングは、独立したバイナリツリーT1,...,TBが形成可能であるサンプルアイテムセットと、関連する学習されたスコアリング関数とを生成するのに十分である。これらのツリーは、その後に合成される必要がある。[ランキングフォレスト-集約]異なるバイナリツリーが異なるサンプルセットから生成されるとき、終端ノードに関連するサブ空間により形成される多次元空間χのパーティションは両立しない。集約の第1の目的は、ランキングフォレストの任意のツリーの終端ノードに関連するサブ空間により形成されるχのパーティションに両立するχの新たなパーティションを構成することである。このため、形成された各バイナリツリーについて、終端ノードに関連するサブ空間により形成される多次元空間χのパーテイションが提供され、記憶手段に格納され、その後、これらのパーティションは、共通のサブパーティションを形成するのに処理手段により集約される。実際、がそれぞれバイナリツリーT1及びT2に関するχの2つのパーティションである場合、共通のサブパーティションは、の式のサブセットの集まりである。図式的には、それは、以下の方法でT1ツリー構造を拡大することによって取得可能である。すなわち、の任意のkに対して、サブ空間C1kに関連するT1の終端ノードにおいて、C1kを有するT2に対応するサブツリーをルートとして追加する。グローバルルートχから始まる結果として得られた合成されたサブツリーの終端ノードに関連するサブ空間は、図5により示されるように、共通のサブパーティションに対応する当該サブパーティションのパーツのいくつかはエンプティとすることが可能であることに気付くかもしれない。この方式は、B>2個のツリー構造のパーティションにより導出されるサブパーティションのすべてのパーツを復元するため繰り返し可能である。計算上の理由のため、集約は、効果的には最も複雑なツリーから開始され、進捗するに従って徐々に複雑さが軽減されたツリーに結び付く。[ランキングフォレスト-メディアンランキング]共通のサブパーティションは、異なるツリーに関連するスコアリング関数を比較可能にする。このサブパーティションが形成され、記憶手段に格納されると、ランキングフォレストの形成された各バイナリツリーに対して、スコアリングルールが、共通のサブパーティションの各パーツをスコアリングすることによって提供され、記憶手段に格納される。次のステップは、各スコアリングルールに対して、当該スコアリングルールに従ってスコアリングされたパーツのランキングを提供及び格納することである。特に、多次元空間χ上の全順序を規定する最も自然な方法は、スコアリング関数により実数直線上に自然順序を移すことであり、すなわち、可測写像である。χ上のランキングは、により定義される。共通のサブパーティションがシンプルなバイナリツリーに関連する何れかのパーティションより多くのパーツから構成されるとき、いくつかの異なるパーツは同一のスコアを有してもよく、それらのランクに関してそれらを平等ex-aequoにする。パーツのタンクの確実な比較を可能にするため、共通のサブパーティションPχのパーツCのすべてのアイテムが同一のスコアを有するとき、パーツCのランクは、例えば、により与えられてもよい。ここで、は、関係のみが証明されることを意味するすなわち、zとz’とは異なるスコアを有する。異なるランキングが異なるサンプルセットから生じるため、不安定性のケースでは、共通のサブパーティションの所与のパーツのランクは、ランキングに従って変化してもよい。これらのランクの変形は、最も不安定なランキングを明らかにする。他方、選択されるべきランキングは、中間のランキング、すなわち、あまり不安定でないランキングと呼ばれる。このため、効果的には、各ランキングペアの間の非類似レートが処理手段により計算され、その他のランキングと最も低い非類似レートを示すランキングが、中間ランキングとして処理手段により選択される。非類似レートは、2つのランキングの間のランクの可変性を表す基準である。例えば、中間ランキングは、となるようなランキングである。ただし、はランキングであり、はランキングペア間の非類似レートである。異なる式が、共通のサブパーティションのパーツのランクに基づく関数において非類似レートを計算するため当業者に知られている。例えば、以下の3つのうちの1つが利用されてもよい。-Spearmanランクオーダ相関ただし、は、共通のサブパーティションのパーツであり、は、ランキングに従う共通のサブパーティションのその他のパーツのうちのパーツCiのランクである。-Spearmanフットルールただし、は、共通のサブパーティションのパーツであり、は、ランキングに従う共通のサブパーティションのその他のパーツのうちのパーツCiのランクである。-Kendalltauただし、は、共通のサブパーティションのパーツであり、は、ランキングに従う共通のサブパーティションのその他のパーツのうちのパーツCiのランクである。中間のランキングが決定され、記憶手段に格納されると、処理手段は、最終的には中間のランキングに関連するスコアリングルールをベストなスコアリングルールとして選択可能である。[多値ラベル]上述されるように、本発明による方法は、マルチクラスデータと両立し、すなわち、多値ラベルに関連するサンプルアイテムを処理可能である。このため、複数の二分ランキング問題が効果的に解かれる。第1実施例では、有向バイナリツリーが、ラベル値ξ2=ξ11のΞ-1個の可能なペアξ1,ξ2のそれぞれについて形成及び格納される。ここで、第1ラベル値はξ1であり、第2ラベル値はξ2である。例えば、ラベルが3値ラベルno/maybe/yesである場合、第1の二分問題は、noY=1又はmaybeY=2によりラベル付けされたサンプルアイテムのみを考慮することによって解かれ、第2の二分問題は、maybeY=2又はyesY=3によりラベル付けされたサンプルアイテムのみを考慮することによって解かれる。好適な実施例では、個のラベル値の可能なペアξ1,ξ2のそれぞれについて、ξ1<ξ2となるように有向バイナリツリーが形成及び格納される。ここで、第1ラベル値はξ1であり、第2ラベル値はξ2である。ここで、上記具体例に関して、第3の二分問題は、noY=0又はyesY=2によりラベル付けされたサンプルアイテムを考慮することによって解かれる。双方のケースにおいて、複数の取得されたツリーが合成される必要がある。これは、効果的には、ランキングフォレストと同じ機構により実行され、すなわち、集約及び中間ランキングである。ランキングフォレストは、マルチクラスランキングと共に利用可能であることに留意されたい。すなわち、複数のサンプルアイテムセットがブートストラップ複製により生成され、各サンプルアイテムセットと各ラベル値ペアとに対して、ツリーが生成される。すなわち、各ラベル値ペアについて、セット数と同程度のツリーが生成される。これらのツリーはすべて、同時に合成可能であるが、効果的には、ランキングフォレストがまず実行されツリーがラベル値ペア毎に合成される、その後、集約されたツリーが合成される。[具体例]本発明による方法の効率性を示すため、図6aに示されるサンプルアイテムの人工的なデータセットが、以下のように生成される。単位正方形χ=[0,1]2は、4つの1/4に分割される。可測セット上の一様分布をUCにより表すと、クラス分布は、により与えられる。ここで、Hdx及びGdxはそれぞれ、Y=1が与えられた条件付き分布X及びY=-1が与えられた条件付き分布Xである。本例では、2000個のサンプルアイテムが利用される。図6aでは、は所与の性質Y=1を充足するアイテムを表し、oは所与の性質Y=-1を充足しないアイテムを表す。このセットアップでは、最適なスコアリング関数は、回帰関数と同様に、部分毎に一定である。回帰関数は、となる確率を所与のXに提供する関数である。回帰関数の2レベルセットが、図6bにより示される。正方形の4つの領域が明確に示される。本発明による方法の結果は、その後、図6cにより示され、図6aのサンプルアイテムセットから学習されたスコアリング関数を表す。マスタランキングツリーは、開示された方法により拡大し、次にブートストラップ複製により上述されたN-分割交差検証手順を介して剪定される。4つのレベルのスコアが、正方形の4つのエリアにほぼ完全に対応して出現することが観察できる。図6dは、最適なROC曲線と図6cのスコアリング関数のテストROC曲線とを表すグラフである。これら2つの曲線はほとんど区別できないと仮定することができる。[アプリケーション]上述されるように、本発明による方法は、多数の産業上又は経済上の用途を可能にする。クレジットスコアリング、医療診断及びデータマイニングの精度スコアリングが説明された。さらに、本発明による方法は、例えば、クオリティ制御及び/又は故障検出などに効果的である。実際、工場の製造ラインでは、製品のクオリティはいくつかの基準に基づき評価される必要がある。この場合、所与のバイナリな性質は規格又は非規格製品である。サンプルアイテムセットは、製造ライン上の製品をランダムに抽出し、それらを手作業によりチェックすることによって容易に設定可能である。故障は、例えば、非規格製品の比率が閾値以上である場合、検出可能である。さらに、本発明による方法は、生物及び化学、特に分子、タンパク質、触媒、遺伝子などのテストに適用可能である。それは、分子又はタンパク質、触媒が所与の効果を有することが可能であるか、それの構造と他の既知の分子の構造とを比較することによって予測することを可能にする。様々な分野において他の多数の用途が想到可能である。[意思決定支援システム]第2の態様によると、本発明は、処理手段、入力手段、出力手段及び記憶手段を有する意思決定支援システムに関する。当該意思決定支援システムの処理手段は、上述されたようなスコアリング方法を実現するよう構成される。入力手段は、ターゲットアイテムを表す入力データとサンプルアイテムセットとを入力することを可能にする。それらは、例えば、ユーザがこれらのデータを手動により入力することを所望する場合、キーボードなどとすることが可能であり、あるいは、サンプルのデータベースを有する何れかのコンピュータよのインタフェースなどとすることが可能である。出力手段は、例えば、表示画面である。当業者は、本発明を何れか既知のタイプのコンピュータ言語や何れかのタイプのプロセッサに適応する方法を知っているであろう。"