[1G4-GS-2c] 機械学習：回帰

[1G4-GS-2c-02] 一対比較データによる非結合ガウス過程回帰手法の提案

〇山川 将輝¹、鷲尾 隆¹ (1. 大阪大学)

キーワード：非結合回帰、ガウス過程回帰、一対比較データ、弱学習

目的変数値ではなくその一対比較結果のみが与えられた事例データから、目的変数の説明変数への回帰を行う手法を非結合回帰と言う。本研究では、ガウス過程に従う非結合回帰手法を提案する。例えば、多数の既成商品の仕様を基に顧客がより好む新商品仕様を顧客アンケートなどで予測して開発する場合、各商品の選好度を共通した数値指標で答えることを顧客に期待することは難しい。これは顧客個々人の価値尺度が様々であることに起因する。しかしながら、ある商品Aとある商品Bのどちらが良いか、という選好度に関する一対比較結果であれば、共通した数値指標を期待せずに集める事が可能である。先行研究では線形重回帰をはじめとして、目的変数の点推定を行う非結合回帰手法が提案されているのに対し、本研究では、それを目的変数や回帰式の不確定性を評価可能なガウス過程回帰手法に拡張する。さらに数値実験を通じて、目的変数値を用いた教師ありカーネルリッジ回帰結果を比較基準として、提案する手法の精度が実用的であることを示す。これにより、推定選好度の不確定性を考慮した効率的な商品仕様の設計開発など、非結合回帰のより広範な適用が可能となる。