抄録
F-040
混合決定木モデルによる連続変数の予測法に関する一考察
◎坂口卓也・石田　崇・後藤正幸（早大）
データマイニングの分野で決定木モデルによる学習と予測の有用性が示されており，様々な決定木による予測法が用いられてきた．これらの予測法は， 学習データから1つのモデルを選択する方法である．それに対し，ベイズ最適性を維持した混合決定木モデルの研究が行われている．しかし，この研究では予測対象を離散値に限定しており，決定木モデルを実問題に適用する場合，連続値も扱えることが望ましい．既に，著者らは従来のアルゴリズムを拡張し，予測対象が連続値の問題に対応する混合決定木モデルによる予測法を提案している．本研究では，提案手法の更なる有効性を示すために実データを用いて様々な角度から検証していく．