研究対象:
順序回帰は，離散目的変数Yが説明変数Xに関して"自然な順序関係"を持つような(X,Y)に従う順序データの分類問題である．
例えば，顔画像からの年齢推定，ECサイトのレビューに基づく推薦，病期診断．
研究背景:
これまでの順序回帰研究では，多くの場合，"自然な順序関係"の数理的な特徴付けがなされないまま議論が進められてきた．
研究内容１:
本研究では，"自然な順序関係"の特徴付けとして"Xで条件付けられたYの条件付き確率分布の単峰性"を想定し，実際の順序データの多くが単峰性を有することを実験的に確認した．
研究内容２:
単峰性を有するデータを表現するのに適したモデルを目指し，単峰性が保証され・任意の単峰条件付き確率分布を表現できる尤度モデルとそれに基づく順序回帰手法を開発した．
本研究では，実際の順序データを用いた数値実験に基づき，これらの提案手法の有効性を確認した．
自然な順序関係を持つと感じる離散目的変数を予測する問題(例えば，顔画像からの年齢推定，ECサイトのレビューに基づく推薦，病期診断)において，予測性能をの向上を目指す場合
| 氏名 | 専攻 | 研究室 | 役職/学年 |
|---|---|---|---|
| 山崎遼也 | システム科学専攻 | 情報数理システム分野 | 博士3回生 |
| 田中利幸 | システム科学専攻 | 情報数理システム分野 | 教授 |