お知らせ

SICM – Sequential Information Criterion Minimizationに関する論文がSN Computer Scienceに掲載

可読かつ高精度な予測モデルに関する提言

Springer社発行の論文誌「SN Computer Science」に、有限責任監査法人トーマツ デロイトアナリティクス所属の広瀬俊亮らが執筆した論文が掲載されました。

■掲載論文

Hierarchical Relevance Determination based on Information Criterion Minimization

執筆：広瀬俊亮、神津友武、金英子、宮村祐一

本論文では、予測モデルの自由度を自動的に決定する手法であるSICM
(Sequential Information Criterion Minimization)アルゴリズムを提案し、それを用いて決定木とロジスティック回帰を組み合わせた階層的な予測モデルを構築する手法について解説しています。デロイトアナリティクスが提案する本機械学習アルゴリズムは、予測モデルの可読性を保ちつつ予測精度を向上させたい場合に適用可能です。

 

■掲載誌

SN Computer Science 1, Artcle number: 224 (2020)

2020年7月3日発行

関連リンク：https://www.springer.com/journal/42979（外部サイト）

 

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