発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

一般に、予測分析においては、分析者が用意する説明変数だけでは、分類精度が高い予測モデル（説明変数と目的変数の間の関係）を生成することができない。 分類精度が高い予測モデルを抽出するためには、用意された説明変数をそのまま用いるのでなく、与えられた説明変数を加工する属性生成処理を行いつつ、属性選択を行うことが有効である。 しかし、一般的に、これらの処理は、非常に計算量が多い処理になる。たとえば、与えられた属性を対数化する処理や、複数の属性を組み合わせる演算処理を行うと、膨大な数の属性を生成されるので、それらの属性を全て評価する必要がある。 たとえば、入力属性数をＮとし、各属性に対して、２乗化、対数化という処理を加えると、（２×Ｎ）個の属性が生成される。さらに、これらと元の入力属性を合わせた属性集合から、任意の３つ組を取り出し、積算することにより新たな属性を生成すると、（３×Ｎ）の３乗個オーダーの属性生成が必要である。 そこで、本発明の主たる目的は、高速に良質な属性を提供可能な属性変換装置等を提供することである。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明に係る属性変換装置等によれば、高速に良質な属性を提供することができる。