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講演抄録/キーワード
講演名 2010-06-14 17:10
生存時間研究における調整型ランダムフォーレスト法
下川敏雄山梨大)・辻 光宏関西大IBISML2010-12
抄録 (和) 決定木を基本学習器として用いたアンサンブル学習法のなかで,とくにRandomForest法は,有用性が広範に用いられている方法の一つである.他方,癌臨床研究の有効性の統計的評価に用いられる生存時間解析の分野において,アンサンブル学習法の研究はあまり行われていない.本報告では,生存時間研究におけるRandomForest法の有効性を検討した.さらに,予測確度の向上を意図して,個々の基本学習器を縮小回帰推定に基づいて調整する,調整型生存時間RandomForest法を提案した.調整型生存時間RandomForest法の性能は,文献事例により検討した.その結果,既存の生存時間RandomForest法に比べて良好な結果を示した. 
(英) One of the important themes in survival analysis is to explore prognoses factors that influence survival time. Recently, the tree-structured method has been applied to evaluate covariates (e.g., Crowley, 2004); however, it is well known that this method has provides poor prediction model. This problem could be improved by modeling many trees in a linear combination, namely, ensemble learning. The ensemble learning method is actively studied in machine learning and statistics. The random forest is popular method that is applied in many fields (e.g., bioinformatics, environmentrics, and so on).

In this presentation, we extended the random forest method to analyze survival data. Our proposed model has weight parameters, which are estimated by lasso (Tibshirani, 1996), for each tree. We call this method regurarized random survival forest method. Therefore, in regurarized random survival forest method, the trees (base learner) that strongly influence survival time will have large estimated parameter values; the parameters of trees that lack influence will be estimated as zero (pruning). Evaluation of regurarized random forest method, using simulated and real data sets, indicated that regurarized random survival forest method performs better than the ordinaly random survival forest method.
キーワード (和) RandomForest法 / lasso型縮小回帰 / Cox比例ハザード・モデル / 生存時間研究 / / / /  
(英) random forest / lasso / proportional hazard model / survival analysis / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 76, IBISML2010-12, pp. 71-77, 2010年6月.
資料番号 IBISML2010-12 
発行日 2010-06-07 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2010-12

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2010-06-14 - 2010-06-15 
開催地(和) 東大武田ホール 
開催地(英) Takeda Hall, Univ. Tokyo 
テーマ(和) 機械学習とその応用 
テーマ(英) Machine learning, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2010-06-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 生存時間研究における調整型ランダムフォーレスト法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Regularized Random Forest Method for Survival Analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) RandomForest法 / random forest  
キーワード(2)(和/英) lasso型縮小回帰 / lasso  
キーワード(3)(和/英) Cox比例ハザード・モデル / proportional hazard model  
キーワード(4)(和/英) 生存時間研究 / survival analysis  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 下川 敏雄 / Toshio Shimokawa / シモカワ トシオ
第1著者 所属(和/英) 山梨大学 (略称: 山梨大)
University of Yamanashi (略称: Yamanashi Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 辻 光宏 / Mitsuhiro Tsuji / ツジ ミツヒロ
第2著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2010-06-14 17:10:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2010-12 
巻番号(vol) vol.110 
号番号(no) no.76 
ページ範囲 pp.71-77 
ページ数
発行日 2010-06-07 (IBISML) 


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