電気通信大学 大学院 / 情報理工学研究科 情報学専攻 博士後期課程
マルチインバランスに向けた精度と解釈性を兼ね備えた機械学習による睡眠段階推定
簡易センサから得られた生体振動データで睡眠段階を機械学習で学習する際,(1)各睡眠段階の割合の不均衡による推定の偏り(クラスインバランス),(2)各睡眠段階の継続性が異なり,必要なデータの入力長が不均一(スケールインバランス),(3)個人差,個人内差,環境差など(データインバランス)による入力データに生じる矛盾,すなわち「同じラベルでも入力が異なる」,「入力が類似していてもラベルが異なる」などにより学習が困難である.本研究では,学習結果の抽出が容易な機械学習の1つであるランダムフォレスト(RF)を採用し,これらの問題について,RFの学習結果の解釈とそれに基づく推定精度の向上を目指す.