[1N5-GS-13] AI応用: 機械学習と応用 (2)

[1N5-GS-13-02] ベイジアンネットワークにおけるデータ取得優先付けのためのノード信頼度の感度分析

〇堀 恵実¹、ブラムソン アーロン^1,2,3,4 (1. 株式会社GAtechnologies、2. 理化学研究所 生命機能科学研究センター、3. Department of General Economics, Ghent University、4. Department of Software and Information Systems, University of North Carolina Charlotte)

キーワード：ベイジアンネットワーク、スコアリング、データの信頼度、感度分析、データ取得戦略

ベイジアンネットワークは，条件付き確率を用いてノード間の因果関係を表し，確率伝搬法を繰り返し適用することで各ノードの確率値が計算される．このベイジアンネットワークは，様々な説明変数間の関係性を考慮するスコアリングに対しても利用される．しかし現実のデータには欠損値やサンプル数の少なさに起因する不確実性が含まれるため，データの不確実性を考慮してスコアの信頼度を判断する必要がある．本研究では，ベイジアンネットワークの各ノードで確率と信頼度を並行して計算する．信頼度の感度はノード間の確率的依存性を反映する．このように，最終ノードの確率分布に影響する入力ノードは，スコアの信頼度に対しても影響する．このため，スコアの信頼度に大きく影響するノードが特定可能となる．また，重要なノードの不確実性を低減することで最終ノードの確率分布の信頼度を効果的に高めることが可能となる．さらに，信頼度の感度分析により，スコアリングに使用するべきデータを優先順位付けすることで，効果的にモデルを頑健化できる．本研究では，提案のモデルを不動産の良さを判別する物件スコアリングシステムへ応用した例を示す．