JP6842111B2 - モデル変数候補生成装置および方法 - Google Patents
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Description
図3を参照すると、まず、項目性質予備設定部12は、分析用データの各項目を対象として項目判定処理1を実行する(ステップS101)。項目判定処理1により、分析用データの性質の判定が可能となる程度の分析用データの各項目の性質を判定することができる。項目判定処理1では、各項目がどのような性質の値が入る項目かという項目性質の判定と共に、その判定がどの程度の確信度であるかが判定される。
図3に戻り、続いて、データ性質判定部13は、ステップS102にて、ステップS101で予備設定(判定)された項目の性質とドメイン知識とに基づいて、分析用データを対象とし、分析用データとしての性質を判定する。本実施形態では分析用データの性質判定の具体的処理として分析用データのデータ構造を判定する。データ構造として、マスターデータ、トランザクションデータ、スナップショットデータという区分がある。それ以外の区分があっても良い。マスターデータ、トランザクションデータ、およびスナップショットデータにはそれぞれ特徴があり、その特徴を利用することにより、それぞれを判別することが可能である。また、データ性質判定部13は、どのキーを用いると複数の分析用データのエントリを紐付けることができるかも判定する。
マスターデータとは、ある対象に関する固定的あるいは半固定的な情報を登録したデータである。マスターデータの例としてクレジットカードの加入者の各種属性を登録したリストデータがある。
トランザクションデータは何らかの事象が発生したことをトリガに取得されるデータである。通常、トランザクションデータには事象の発生時期(登録日時あるいは発生日)の項目がある。この事象の発生時期(発生日時あるいは発生日)が登録時期(登録日時あるいは登録日)に相当する。
スナップショットデータは所定の時刻になったことをトリガに取得されたデータである。通常、スナップショットデータには一定時間間隔で取得されるという特徴がある。また、多くの場合、所定時刻になると、複数の対象について同時期にデータが取得されるというのもスナップショットデータの特徴である。そのため、スナップショットデータには、規則性のある時刻に繰り返しエントリが追加される。また、同時期に複数のエントリが追加される。
データ構造を判定する処理の方法は特に限定されないが、ここでは幾つか例示する。
図3に戻り、続いて、ステップS103にて項目性質判定部14は、データ性質判定部13が判定した分析用データの性質に基づいて、分析用データの各項目を対象とし、その各項目の性質を判定する。
図3に戻り、次に、変数候補生成部15は、ステップS104にて説明変数候補を生成する。
項目性質判定部14は、マスターデータに含まれている項目のうち、登場する項目値が所定種類(下限閾値)以上で所定種類(上限閾値)以下の項目を、観測対象の属性を示す観測対象属性項目と推定し、変数候補生成部15は、観測対象属性項目と推定された項目を説明変数候補とすることにしてもよい。適切な下限閾値および上限閾値は対象領域や分析用データのデータ量などに応じて変わるので、下限閾値および上限閾値は適宜設定可能としてもよい。個数が限定された観測対象の属性を示す項目は観測対象をその性質により大きく分類し、予測モデルの効果的な説明変数となることがあるので、説明変数候補としておくのがよい。例えば、観測対象が人間であれば、マスターデータには年齢や性別といった項目がある可能性が高く、また年齢や性別が予測モデルの説明変数となる場合がある。ただし、このような判定を行うかことが妥当かどうかは対象領域のドメイン知識に照らして事前に判断するのがよい。全ての領域において、マスターデータの項目のうち登場頻度の高い項目を全て変数の候補とすべきとは限らない。
項目性質判定部14は、トランザクションデータに含まれている項目のうち、登場する項目値が所定種類以上で所定種類以下の項目を、事象の属性を示す事象属性項目と推定し、変数候補生成部15は、事象属性項目と推定された項目を説明変数候補とすることにしてもよい。個数が限定された事象の属性を示す項目は事象をその性質により大きく分類し、予測モデルの効果的な説明変数となることがあるので、本例のように説明変数候補としておくのがよい場合がある。なお、事象属性項目には、事象の原因、内容、結果、または事象が発生したときの観測対象の状態の少なくともいずれか1つを示す項目が含まれてもよい。事象の原因、内容、結果、または事象が発生したときの観測対象の状態は事象を分類するので、事象と観測対象の関わりが強い場合に効果的な説明関数となり得る。
項目性質判定部14は、スナップショットデータに含まれる項目のうち、登場する項目値が所定種類以上で所定種類以下の項目は、観測対象の状態を示す観測対象状態項目と推定し、変数候補生成部15は、観測対象状態項目と推定された項目を説明変数候補とすることにしてもよい。個数が限定された観測対象の状態を示す項目は観測対象の状態をその性質により大きく分類し、予測モデルの効果的な説明変数となることがあるので、本例のように、説明変数候補としておくのがよい場合がある。
項目性質判定部14は、マスターデータである分析用データの項目が単独で示す項目性質である項目個別性質と、項目同士の相互関係を示す項目性質である項目間性質とを判定し、変数候補生成部15は、データ性質と項目個別性質と項目間性質とに基づいて前記項目を加工することにより前記説明変数候補を生成することにしてもよい。各項目について単独の性質および相互関係を判断し、それらを総合判断して説明変数の候補を生成するので、各項目が有する様々な性質から適切に説明変数の候補を列挙することができる。
項目性質判定部14は、マスターデータである分析用データに含まれる項目のうちから、その分析用データの各エントリを一意に特定するキー項目と、値に順序性のない区分を示す非順序カテゴリ項目と、値に順序性をある区分を示す順序カテゴリ項目とを抽出し、それら項目の属性を項目個別性質とし、変数候補生成部15は、項目個別性質を説明変数候補の生成に利用することにしてもよい。値に順序性のない区分とは、値の大小に特別な意味を持たない区分である。非順序カテゴリ項目の例として住所の番地がある。値に順序性のある区分とは、値の大小に特別な意味を持つ区分である。順序カテゴリ項目の例として年齢がある。変数候補生成部15は、例えば、特定キー項目に該当する項目を説明変数候補とすることにしてもよい。また、非順序カテゴリ項目と順序カテゴリ項目の一方あるいは両方を説明変数候補とすることにしてもよい。
項目性質予備設定部12と項目性質判定部14の両方または一方は、既知項目の値の分布を示す既知項目分布情報が予め与えられ、分析用データにおいて判定対象とする項目である判定対象項目の値の分布と既知項目分布情報における既知項目の値の分布とを比較することにより、判定対象項目の項目性質を判定することにしてもよい。例えば、一般的な年齢分布と類似する分布を有する項目は年齢の項目であると推定ができる。その他に、カード限度額の項目なども推定できる。
項目性質判定部14は、エントリ数が、データ構造に応じて定まる所定閾値以上の分析用データにおいて、項目値が所定種類以上の項目を候補項目として抽出し、変数候補生成部15は、候補項目に該当した項目を説明変数候補とすることにしてもよい。エントリ数が多ければ登場する値の種類数が多い項目でも説明変数として目的変数の精度向上に貢献する場合があるので、そのような項目を説明変数候補とするとよい場合がある。なお、項目の性質により、項目が有効な説明変数となるであろうエントリ数がある程度想定できる場合があるので、対象領域とデータ構造に対して適切な閾値を設定すれば、十分なエントリ数がある項目を適切に選択することが可能となる。ただし、項目値の種類がエントリ数とほぼ同数などのように、エントリ数の割に項目値の種類数が多い項目の場合、その項目は目的変数への影響の傾向が抽出されない可能性があるので、項目性質判定部14は、エントリ数が、データ構造に応じて定まる所定閾値以上の分析用データにおいて、項目値が所定種類(下限閾値)以上で所定種類(上限閾値)以下の項目を候補項目とし、変数候補生成部15は、候補項目に該当した項目を説明変数候補とすることにしてもよい。
項目性質判定部14は、所定のデータ構造のデータの項目のうち、項目値が所定数値範囲内の項目を候補項目として抽出し、変数候補生成部15は、候補項目に該当した項目を説明変数候補とすることしてもよい。説明変数候補としたい項目を予めデータ構造と項目値の範囲とで条件付けしておくことにより、その条件を満たす項目を説明変数候補として抽出することができる。
Claims (10)
- 予測モデルの生成において説明変数の候補とする説明変数候補を生成するモデル変数候補生成装置であって、
エントリ毎に1つ以上の項目を含み、前記項目に項目値を有する分析用データを入力するデータ入力部と、
前記分析用データに含まれる前記項目の性質を第1項目性質として予備設定する第1項目判定部と、
前記分析用データに含まれる項目の前記第1項目性質に基づき、該分析用データの性質であるデータ性質を判定するデータ性質判定部と、
前記分析用データの前記データ性質に基づき、該分析用データに含まれる前記項目の性質を第2項目性質として判定する第2項目判定部と、
前記分析用データに含まれる項目の前記第2項目性質に基づいて、前記項目から選択または前記項目を加工することより、前記説明変数候補を生成する変数候補生成部と、
を有するモデル変数候補生成装置。 - 前記第1項目性質は、特定の項目の特徴を表す特定項目特徴であり、
前記データ性質は、前記分析用データをデータ構造により分類するデータ構造分類であり、
前記第2項目性質は、前記項目の内容的な特徴を表す項目内容特徴である、
請求項1に記載のモデル変数候補生成装置。 - 前記第1項目判定部は、前記項目の形式に基づいて、前記特定項目特徴を備えた項目を判定する、
請求項2に記載のモデル変数候補生成装置。 - 前記特定の項目は、分析対象を識別する項目、前記分析対象でないものを識別する項目、および前記エントリが登録された時期を示す項目を含む、
請求項3に記載のモデル変数候補生成装置。 - 前記データ性質判定部は、前記特定項目特徴とドメイン知識に基づいて前記分析用データのデータ構造分類を判定する、
請求項2に記載のモデル変数候補生成装置。 - 前記データ構造分類には、予め与えられたデータであるマスターデータ、所定の事象の発生をトリガに取得されたデータであるトランザクションデータ、所定の時刻になったことをトリガに取得されたデータであるスナップショットデータが含まれる、
請求項5に記載のモデル変数候補生成装置。 - 前記第2項目判定部は、前記項目の形式、前記分析用データのデータ構造分類、およびドメイン知識に基づいて、前記項目の前記項目内容特徴を判定する、
請求項2に記載のモデル変数候補生成装置。 - 前記第2項目判定部は、前記項目の形式に基づいて前記項目を大分類に分類し、前記データ構造分類および前記ドメイン知識に基づいて、前記項目を、前記項目内容特徴を表す小分類に更に分類する、
請求項7に記載のモデル変数候補生成装置。 - 前記第2項目判定部は、前記データ構造分類および前記ドメイン知識に加えて更に前記項目間の関係性に基づいて、前記項目を前記小分類に更に分類する、
請求項8に記載のモデル変数候補生成装置。 - 予測モデルの生成において説明変数の候補とする説明変数候補を生成するためのモデル変数候補生成方法であって、
コンピュータが、
エントリ毎に1つ以上の項目を含み、前記項目に項目値を有する分析用データを入力し、
前記分析用データに含まれる前記項目の性質を第1項目性質として予備設定し、
前記分析用データに含まれる項目の前記第1項目性質に基づき、該分析用データの性質であるデータ性質を判定し、
前記分析用データの前記データ性質に基づき、該分析用データに含まれる前記項目の性質を第2項目性質として判定し、
前記分析用データに含まれる項目の前記第2項目性質に基づいて、前記項目から選択または前記項目を加工することより、前記説明変数候補を生成する、
モデル変数候補生成方法。
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