非線形回帰モデルの予測性能評価指標の開発

抄録

非線形回帰分析手法により複雑なモデルを構築できる一方で、モデルはモデル構築用データに過適合しやすい。モデルの検証方法としてクロスバリデーションが利用されるが、クロスバリデーションでは回帰モデルの構築および得られたモデルを用いた予測を繰り返さなければならない。ビッグデータを扱う際などデータ数が大きい場合に多くの計算時間がかかってしまう。また新規データを用いて構築済みのモデルを更新した場合にはクロスバリデーションは利用できない。本研究では非線形回帰モデルの予測性能を評価するための新規指標を開発した。指標はデータの中点に基づいて計算されるためクロスバリデーションが不要である。そのため回帰モデルを更新した場合でも適用可能となる。非線形性の存在するシミュレーションデータ解析・pIC50を対象にしたQSAR解析・logSを対象にしたQSPR解析を通して提案手法の有効性を確認した。