抄録
ラフ集合に基づくクラス分類問題において，Bagging や Random Forest 等のアンサンブル学習の有効性が報告されている．本研究では，それらのアンサンブル手法において決定表の行単位，列単位の欠損が生じる点に着目し，セル単位の欠損に一般化することにより，欠損値を付与した決定表に基づくアンサンブル手法を提案する．欠損値を含む決定表からの決定ルール抽出には識別不能関係を拡張した２つの二項関係およびMLEM2アルゴリズムを利用する．数値実験により提案法の有効性を確認する．さらに，未知対象の属性値欠損に関するロバストネスへの影響について議論する．
