| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2012-10-19 15:55
不完全センサデータの重回帰における変数選択手法 ○倉沢 央・佐藤浩史・山本 淳・川崎仁史・中村元紀・松村 一(NTT) USN2012-54 |
| 抄録 |
(和) |
参加型センシング環境で集めたセンサデータは,不確実なセンシング行為に起因して,時刻や場所,センサの種類の欠損を含む.我々は,このような欠損値を重回帰で精度高く推定するために,不完全データにおける変数選択手法を提案する.提案手法は,学習データから変数のうち推定したい欠損値と相関性の低い変数を除き,次に残りの変数の値が揃ったデータを新たな学習データとして設定する,という2つの処理を交互に繰り返すことで,推定精度の向上に寄与する変数に絞り込む.実験評価により提案手法は変数の絞込み処理のたびに学習データ量を増やし,推定精度を向上していることを確認した. |
| (英) |
Participatory sensing brings incomplete sensor data due to the spatio-temporal uncertainty of the observation. We have to make up for the missing values in the sensor data for applications. We proposed a variable selection method in multiple regression. It accurately predicts the missing values by repeating two steps; firstly selecting high correlated variables, and then updating the complete sensor data including the selected variables for the regression. Empirical evaluations show that our method increases the complete sensor data and improves the prediction accuracy by repeated variable selections. |
| キーワード |
(和) |
参加型センシング / 欠損データ / 変数選択 / / / / / |
| (英) |
Participatory sensing / Missing data / Variable Selection / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 242, USN2012-54, pp. 149-154, 2012年10月. |
| 資料番号 |
USN2012-54 |
| 発行日 |
2012-10-10 (USN) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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USN2012-54 |