アソシエーションルールを継続的に発見する進化計算手法の評価

抄録

本稿では，進化計算の一手法であるGNP-based rule mining method (GNMiner)を用いて検出されたルール集合の特性に沿って，その最適なパラメータ設定を検証した．一般的な進化計算手法は最終世代におけるエリート個体を課題に対する解とする。そのため，「獲得できるルール数」に着目した評価がされる．一方，GNMinerは与えられた条件を満たす解を世代継続的に蓄積する戦略をとる．このため，進化時の選択・再生の操作法，パラメータ群の設定法が従来の進化計算とは異なり，目的に沿った設定の評価が必要である．そこで，筆者らは蓄積されることとなるルール集合の特性に対する評価の観点から進化操作時のパラメータ設定を検証する．その初段の評価対象として，分類問題に用いたときの精度，ルールを構成する属性数（ルールの複雑度合い），ルール蓄積における進化過程の動態（パラメータの変化），に注目したシミュレーション実験を実施することで，GNMinerにおける効果的な進化設定を考察する．