説明変数間に相関がある場合のGA-Tree Bump Huntingの精度

抄録

分類が困難なデータに対するデータマイニングの手法の一つとしてbump huntingがある．事前研究では，決定木に遺伝的アルゴリズムを組み込み，変数が独立している場合においてbump huntingを行い，その精度の検証が行われた．しかし，実際に企業や研究で扱うようなデータは，複数の説明変数が相関を持ち，複雑な因果関係を構築していることも珍しくない．そこで，本研究では説明変数間に相関がある場合において，シミュレーションを行い，bump huntingの指標である，獲得率を理論的に求めた獲得率と比較することによって，GA-Tree bump hunting精度の検証を行った．