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ここで該加算は全ｎ s 部分空間上に延び、サンプル点ｄは各部分空間内の対応す るセルｉ d 内へ射影するよう仮定され、該ローカル確率ｐ c | id は該点がセルｉ d 内 へ写像する事実がある時、該出力が状態ｃである確率である。上記の様に、もし 一般的エントロピー加重が出力依存でないならば、一般的エントロピー加重の下 付き文字ｃは上記式で無視されてもよい。各出力状態ｃ用確率は次いで確率ベク トル内に組み合わされ得る。, シーズキャンディ 銀座. 出力状態確率ベクトルＰ（ｉ）はサンプル点ｄの分類までの該データ空間内に 含まれた情報を要約している。ニューラルネットワークの様な種々の従来技術の モデル化の取り組みも同様なベクトルとなり、異なる取り組みは該結果を解釈す ると取られた。１９９４年発行の、レビューオブサイエンテイフイックインスツ ルメント（Review of Scientific Istruments）、６５巻（６）、１８０３−１ ８３２ｐｐ、ビショップ、シー．エム．（Bishop,C.M.）著”ニューラルネット ワークとそれらの応用（Neural networks and Their Applications）”で説明さ れる様に、共通に使用される方法は、予測された出力状態を発生の最も大きな確 率を有する状態として割り当てる”勝者１人占め（winner take all）”戦術を 使用することである。 フイーチャー部分空間の部分集合を使用する最適モデルの発展 高いグローバルエントロピー加重を有する部分空間を同定するための発展型方 法は上記で論じられた。これは次元数の災い（curse）が明らかな多くの入力フ イーチャーを有する問題で特に有用である。第１の発展段階では、該発展をドラ イブする適応度関数は部分空間のグローバルエントロピーである。最も良く予測 するモデルを決定するために発展の概念を使うことも可能である。第２の発展段 階では目標はテストデータ集合で最低誤差となる高いグローバルエントロピーを 有するフイーチャー部分空間の最適部分集合を同定することである。この第２の 発展段階は最良の予測モデルを作るために協力的仕方で”一緒に良く作用する（ work well together）”部分空間をグループ化する。同時に該モデリング過程で 追加的ノイズを導入する部分空間は第２発展段階中に間引かれる（culled）。図 １５を参照すると、この第２発展段階での該適応度関数は次いで、フイーチャー 部分空間の特定の部分集合を使用することから得られるテスト集合内の全体の予 測誤差である。 Ｍが予め決められている第１発展段階の後にＭのフイーチャーが高グローバル エントロピーを有するフイーチャー部分空間の最後の遺伝子プール内に存在すれ ば、フイーチャーの最適組み合わせを見出すために第２発展過程が使用される。 Ｍビットの”モデルベクトル”が規定されるが、そこでは各ビット位置は与えら れたフイーチャーの在り、無しをエンコードする。該モデルベクトルによりエン コードされた該フイーチャーを使用してトレーニングとテステイングが行われ、 該適応度関数はテスト集合上のモデリング過程から生じる適当な性能定量評価で ある。分類問題用には、該適当な性能定量評価は該テスト集合内に正しく分類さ れるサンプルのパーセントである。定量的モデリング問題用には、該適当な性能 定量評価は該テスト集合内の予測と実際の値の間の正規化された絶対差であり下 記で与えられ. 一旦第２発展過程が終了すると、最適モデルベクトルが該モデリング過程用の 最適フイーチャー組み合わせを選択するため使用される。それで、第１発展段階 は高情報エントロピーのフイーチャーのプールを同定したが、該プールはテスト 集合内の予測誤差を最小にする最良部分集合のフイーチャーを見出すために該第 ２発展段階で更に発展させられる。この全体の過程は該モデリング問題への最良 の実験的解を見出すために種々の発展的条件と制限下で繰り返される。 かくして本発明の方法は階層的発展の概念を組み入れるが、そこでは最も情報 豊富なフイーチャーのみならず、最良予測モデルを開発するために必要なフイー チャー部分空間の最適部分集合も、双方を同定するために、発展的方法が使用さ れる。２つに発展段階を有することは該方法のユニークな利点を提供する。第１ 段階は手元の問題に見通しを得るために何れの次のモデリング過程からも独立し て調べ得るフイーチャー部分空間の情報豊富な部分集合を作る。この見通しは今 度は意志決定過程を導くため使用出来る。 従来技術のモデリングパラダイムでの共通の苦言はそれらが入力フイーチャー 内の何処に情報があるかを容易には明らかにしないことである。この欠点は従来 技術の方法の能力を戦略計画と意志決定に参画することを制限する。本発明の方 法では、第１発展段階の後の区切り点が、知的戦略計画と意志決定の可能性のみ ならず、次のモデリング過程が進める価値があるかどうかを決定する機会も考慮 する。例えば、もし入力フイーチャーの充分豊富な集合が見出せないならば、本 発明の方法は、ローバストなモデルを開発する前に、より情報豊富なフイーチャ ーを入力として含むデータへ戻るようモデル作成者（modeler）に指し示す。本 方法はどの情報がないかを指定はしないが、本方法は充たされる必要のある情報 ギャップがあることを指示する。情報ギャップ自体のこの指示は複雑な過程の理 解で非常に価値がある。 情報写像の創生（Creation of Information Map） 図１１を参照すると、該第１発展段階の後、該問題の基本的理解を得るために 該発展したフイーチャーデータ集合内に存在する入力の発生頻度のヒストグラム を作ることも又非常に有用である。このヒストグラムは該問題用の”情報写像（ Information Map）”と規定出来る。幾つかの問題用には、該情報写像の構造は 、入力の或る部分集合が入力の他の部分集合より可成り頻繁に起こるならば該問 題の次元数を減らすために使用出来る。該部分集合の次元数を減らすことは、セ ル当たりサンプル点の平均数で部分空間を占めるために必要なデータ量が該次元 数の増加につれて指数関数的に増加する様な次元数の災いのもう１つの側面を緩 和する追加的利点を有する。図１２は遺伝子リストとその付随情報写像の例であ る。 エグゾースチブ（Exhausitve）な次元的モデリング 図１３を参照すると、もしこの様な次元数削減が可能なら、予測モデルは減少 した入力データ集合を使用して開発可能である。本方法の好ましい実施例に依れ ば、Ｎの最も共通に起こる入力が該情報写像から同定され、次いでＮより小さい か等しい全てのＭ用に該ＮのフイーチャーのＭの部分次元（sub-dimensions）内 への全ての起こり得る射影（projection）が該フイーチャー部分空間を規定する ため計算される。全てのこの様な射影を計算する帰納的アルゴリズム（recursiv e algorithm）は次の様である。 フイーチャーの全ての組み合わせを計算する帰納的技術（recursive techniqu e）は：各部分次元Ｍ用に、Ｎの数のリスト内で全てのＭケ組のもの（M-tuples ）（長さＭの組み合わせ）を同定する問題を考える。第１要素が最初に選択され 次いでＮ−１の数の残りのリスト内の全ての（Ｍ−１）ケ組のもの（長さＭ−１ の組み合わせ）が帰納的仕方で同定される必要がある。一旦全てのこの様な（Ｍ −１）ケ組のものが同定され、該第１要素と組み合わされると、元のリストの第 ２要素が新しい第１要素として選択され、次いで該第２要素の過ぎた該Ｎ−２の 残りの要素内の全ての（Ｍ−１）ケ組のものが同定される。この過程は該第１要 素が該元のリストの終わりからのＭ＋１番目の要素を越えるまで続く。該アルゴ リズムはそれがそれ自身を呼ぶので本質的に帰納的であり、それは又該要素の順 序付けが重要でないことを仮定している。 一旦与えられた部分次元Ｍ用の全てのフイーチャーの部分空間のプールが同定 されると、このプールは、上記説明の方法を使用してテスト集合内の出力値を予 測するために使用されるフイーチャー部分空間の集合として直接使用され得る。 この過程は各部分次元Ｍ用の複数の量子化条件に亘って繰り返され得る。次いで 最適な（部分次元、量子化）−対｛optimum（sub-dimension, quantization）-p airs｝がテスト集合上の全予測誤差を最小化することに基づいて選択される。最 適な（部分次元、量子化）対が選択された後、該最適な（部分次元、量子化）条 件に対応するフイーチャー部分空間のプールは該第２の発展段階用のスタート点 として使用され得る。この第２発展段階はテスト集合内に最小全予測誤差を有す るこのプールからフイーチャー部分空間の最適部分集合を選択し、かくして最適 モデルを規定する。 一般的規則として、テスト集合上で充分な全予測精度をなお保存する比較的低 い部分次元表現を決定することが有利と分かった。より低い部分次元で、より高 いセル母集団統計が量子化の比較的精細なレベルに於いてさえもなお保持され得 て、かくして該モデルの精度を改善する。 もし元のデータ集合の次元が非常には高くないなら、エグゾースチブな次元モ デリングの方法は元のデータ集合に直接適用され得る。これは高情報エントロピ ーを有するフイーチャーのプールを同定する第１発展過程を行う必要性を取り除 く。 定量的モデリング 出力変数の人工的量子化を行うことによる定量的モデリング問題の分類問題へ の変換はローカル及びグローバルエントロピー係数を計算するために有用である 。発生する自然な疑問は元のデータ集合内に存在する精度を如何に最終予測モデ ル内に保存するかである。これは、もし出力ビン解像度が乏しいセル統計を避け るためデータ集合のサイズにより抑制されるならば、特に重要である。伝統的分 類問題用には、出力変数が起こり得る状態の離散的総体（ensemble）の１つを仮 定出来るのみなので該精度問題（precision issue）は存在しない。 出力変数の人工的量子化を行う１つの利点はローカル及びグローバル情報メザ ーの計算が、サンプル点の数から共に独立したカテゴリー又はセル上で加算が行 われるシャノンの項に基づくことである。これはサンプル母集団統計を情報コン テントから分離することを容易化する。定量的モデリング用には、出力変数の人 工的量子化は該ローカル及びグローバルエントロピーが同じ方法で計算されるこ とを可能にして、かくしてサンプル母集団統計からの情報メザーの分離を保持す る。 最初に出力値の”スペクトラム”が全ての人工的出力変数カテゴリーに亘って バランスを取られる。これは、各カテゴリー内の最終母集団が共通の目標値にあ るように各出力カテゴリー内の各データ項目を或る尺度係数で有効に複製するこ とにより達成される。典型的共通目標値はデータ点の全数を表す数である。 データバランス化の１方法が上記で説明されたが、特定状態確率（state-spec ific probabilities）はその状態に対応する点の数に基づき正規化される。デー タを明確に複製することなくデータをバランス化する代わりの取り組みを下記で 説明する。ニシの情報エントロピー項の計算は、Ｎがデータ集合のサイズを表す 場合のｌｎ（１／Ｎ）係数を含む正規化項を有するが、この正規化は主にエント ロピー項を０と１の間の値に制限するため役立っている。該正規化項は、均一性 の程度が該データ集合のサイズに依存する問題に直接向けられていない。 小さなデータ集合用には、該データ項目の該データ集合内の全データ項目の全 体への正規化は微妙な偏倚を招く。例えデータ内の絶対的変動が比肩されるもの でも、より小さいデータ集合内の正規化されたデータ項目間の相対変動は、より 大きなデータ集合内の対応する項目間のそれより大きくなり得る。この偏倚を正 すために、データバランス化過程が導入される。該バランス化過程を下記に説明 する。 ２つのデータ集合Ｄ 1 とＤ 2 を考えるが、ここで該集合はそれぞれ、第１及び第 ２出力状態に対応する入力を表す。Ｄ 1 はＮ 1 項目を有し、Ｄ 2 はＮ 2 項目を有する 。ＭがＮ 1 とＮ 2 の最小公倍数を、Ｍ 1 とＭ 2 が対応するデータ集合の各々用の掛け 算尺度係数（multiplying scale factors）を表す。もしＤ 1 をＭ 1 倍、そしてＤ 2 をＭ 2 倍だけ複製するなら、最終両データ集合Ｄ’ 1 とＤ’ 2 はＭ項目を有する。 必要な代数計算を行った後、新データ集合の各々用のニシのエントロピー項は次 の様に変型される。
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