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[2F1-GS-1-05] ルールマイニングにおける教師なしパラメータバリデーション
キーワード：データマイニング、低頻度、正則化
ルールマイニングにおいて，ルールを構成するアイテムが低頻度のケースをどのように扱うかという問題がある．ルールマイニングのアルゴリズムには，低頻度の問題に関係する調整パラメータが存在する．通常，パラメータの値を決定するには検証データとして正解ルールが必要だが，正解ルールの入手は難しい．我々は，アルゴリズムが出力するルールの強さの推定値の集合に注目すると，そのヒストグラムの滑らかさとパラメータの最適値に関係があることを発見した．ヒストグラムの作成には正解ルールの情報を使用しない．この論文では，ヒストグラムを利用してパラメータを決定する，教師なしの方法を示す．
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