[1J4-GS-2] 機械学習: 基礎理論 (1)

[1J4-GS-2-05] 少数のShapeletに基づく時系列データ分類手法

〇小寺 謙斗¹、沼尾 正行¹、福井 健一¹ (1. 大阪大学)

キーワード：時系列データ分類、時系列データ、シェイプレット

Shapeletと呼ばれる部分時系列に関する研究が注目を集めている．近年Shapeletに基づく研究では，特徴量変換として用いることで，Shapelet特有の解釈性を持ちながら分類精度の大幅な向上を示された．しかしながら，これらの手法を大きなデータセットに適用した際，数百以上のShapeletを要求する．そうした場合，Shapeletの利点の1つであった分類根拠の透明性が大きく損なわれてしまう．分類結果を解釈するときに我々が知りたいのは，せいぜい数個のShapeletのはずである．本研究ではShapeletに基づくルールと深層学習手法を組み合わせることで，Shapeletの数を少数に制限可能な新しい分類手法を提案する．実験により，従来のShapeletに基づく分類手法と同等以上の精度を発揮することを確認した．