回归分析装置、回归分析方法以及程序.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115053216A(43)申请公布日2022.09.13(21)申请号202180012527.4三好史浩(22)申请日2021.02.04(74)专利代理机构北京市柳沈律师事务所(30)优先权数据111052020-0174772020.02.04JP专利代理师金兰(85)PCT国际申请进入国家阶段日(51)Int.Cl.2022.08.03G06F17/18(2006.01)(86)PCT国际申请的申请数据PCT/JP2021/0041782021.02.04(87)PCT国际申请的公布数据WO2021/157669JA2021.08.12(71)申请人国立大学法人东京大学地址日本东京都申请人株式会社大赛璐(72)发明人冈本洋高桥麻里奈筱原修二光吉俊二小园英俊灰塚真浩权利要求书1页说明书12页附图8页(54)发明名称回归分析装置、回归分析方法以及程序(57)摘要本公开构建一种说明变量的变动与目标变量的变动具有对应关系的回归模型。回归分析装置具备：数据获取部，从存储装置读出训练数据和约束条件，该存储装置储存用作回归模型的目标变量和说明变量的训练数据、和预先定义为了使目标变量向正或负的方向变动而应使说明变量向正和负中的哪一方变动的约束条件；以及系数更新部，以使包括正则化项的成本函数最小化的方式，使用训练数据，反复更新回归模型中的说明变量的系数，所述正则化项在违反约束条件的情况下增大成本。CN115053216ACN115053216A权利要求书1/1页1.一种回归分析装置，具备：数据获取部，从存储装置读出训练数据和约束条件，所述存储装置储存用作回归模型的目标变量和说明变量的所述训练数据、和预先定义为了使所述目标变量向正或负的方向变动而应使所述说明变量向正和负中的哪一方变动的所述约束条件；以及系数更新部，以使包括正则化项的成本函数最小化的方式，使用所述训练数据，反复更新所述回归模型中的说明变量的系数，所述正则化项在违反所述约束条件的情况下增大成本。2.根据权利要求1所述的回归分析装置，其中，所述正则化项在所述系数为与所述约束条件相应的正或负的区间中，根据所述系数的绝对值的和来增大所述成本。3.根据权利要求1或2所述的回归分析装置，其中，所述系数更新部在所述系数未收敛于满足所述约束条件的值的情况下，将所述系数设为0。4.根据权利要求1至3中任一项所述的回归分析装置，其中，所述系数更新部通过近端梯度法来更新所述系数。5.一种回归分析方法，其特征在于，计算机从存储装置读出训练数据和约束条件，所述存储装置储存用作回归模型的目标变量和说明变量的所述训练数据、和预先定义为了使所述目标变量向正或负的方向变动而应使所述说明变量向正和负中的哪一方变动的所述约束条件，计算机以使包括正则化项的成本函数最小化的方式，使用所述训练数据，反复更新所述回归模型中的说明变量的系数，所述正则化项在违反所述约束条件的情况下增大成本。6.一种程序，其特征在于，使计算机从存储装置读出训练数据和约束条件，所述存储装置储存用作回归模型的目标变量和说明变量的所述训练数据、和预先定义为了使所述目标变量向正或负的方向变动而应使所述说明变量向正和负中的哪一方变动的所述约束条件，使计算机以使包括正则化项的成本函数最小化的方式，使用所述训练数据，反复更新所述回归模型中的说明变量的系数，所述正则化项在违反所述约束条件的情况下增大成本。2CN115053216A说明书1/12页回归分析装置、回归分析方法以及程序技术领域[0001]本公开涉及一种回归分析装置、回归分析方法以及程序。背景技术[0002]以往，在通过最小二乘法推定回归模型的参数时，存在以下问题：例如，当数据的样本数少时，不能求出最小二乘推定量。因此，提出了赋予被称为L1范数的约束条件的方法(例如，非专利文献1)。根据作为将L1范数设为约束条件的参数推定方法的LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator：套索算法)，一并进行适用于说明目标变量的说明变量的选择和系数的确定。[0003]此外，关于LASSO，提出了如将相关的高的说明变量预先分组或者聚类那样的各种改良方法。[0004]现有技术文献[0005]非专利文献[0006]非专利文献1：RobertTibshirani，“RegressionShrinkageandSelectionviatheLasso”，JournaloftheRoyalStatisticalSociety.SeriesB(Methodological)Vol.58，No.1(1996)，pp.267‑288发明内容[0007]发明要解决的问题[0008]以往，例如，在以得到所希望的结果的方