特表 2024-518329 インタラクティブな決定木修正

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-05-01

(54)【発明の名称】インタラクティブな決定木修正

(51)【国際特許分類】

   G06N 20/00 20190101AFI20240423BHJP

   G06F 18/241 20230101ALI20240423BHJP

【ＦＩ】

G06N20/00

G06F18/241

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023565950

(86)(22)【出願日】2022-04-26

(85)【翻訳文提出日】2023-10-26

(86)【国際出願番号】 CN2022089270

(87)【国際公開番号】W WO2022233254

(87)【国際公開日】2022-11-10

(31)【優先権主張番号】17/314,669

(32)【優先日】2021-05-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

２．ＦＩＲＥＷＩＲＥ

(71)【出願人】

【識別番号】390009531

【氏名又は名称】インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション

【氏名又は名称原語表記】ＩＮＴＥＲＮＡＴＩＯＮＡＬ ＢＵＳＩＮＥＳＳ ＭＡＣＨＩＮＥＳ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ

【住所又は居所原語表記】Ｎｅｗ Ｏｒｃｈａｒｄ Ｒｏａｄ， Ａｒｍｏｎｋ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ １０５０４， Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ

(74)【代理人】

【識別番号】100112690

【弁理士】

【氏名又は名称】太佐 種一

(74)【代理人】

【識別番号】100120710

【弁理士】

【氏名又は名称】片岡 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】ハン、シーアル

(72)【発明者】

【氏名】チェン、ベイ

(72)【発明者】

【氏名】シュウ、ジン

(72)【発明者】

【氏名】シュウ、ジン ジェームス

(72)【発明者】

【氏名】チャン、シュエイン

(72)【発明者】

【氏名】ワン、ジュン

(72)【発明者】

【氏名】ヤン、ジフイ

(72)【発明者】

【氏名】ワン、ダクオ

(57)【要約】

方法、システム、およびプログラム製品が、決定木中のノードを選択する第１のユーザ選択を受け取ったことに応答して、ユーザ・インターフェース上に、１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを表示する手法が提供される。選択されたノードは、決定木中で、１組のノード分割パラメータに基づいて、１組の子ノードに分岐する。方法、システム、およびプログラム製品は、第２のユーザ選択を受け取ったことに応答して、選択されたノードの１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを調節する。方法、システム、およびプログラム製品は、調節された１組のノード分割パラメータに基づいて決定木を修正する。修正された決定木は、選択されたノードから調節された１組のノード分割パラメータに基づいて分岐する修正された１組の子ノードを含む。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータ実装方法であって、
決定木中のノードを選択する第１のユーザ選択を受け取ったことに応答して、ユーザ・インターフェース上に、１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを表示することであって、前記選択されたノードが前記決定木中で、前記１組のノード分割パラメータに基づいて１組の子ノードに分岐する、前記表示することと、
第２のユーザ選択を受け取ったことに応答して、前記選択されたノードの前記１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを調節することと、
前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて前記決定木を修正することであって、前記修正された決定木が、前記選択されたノードから前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて分岐する修正された１組の子ノードを含む、前記修正することと
を含む、コンピュータ実装方法。

【請求項2】

前記１組のノード分割パラメータが、ノード分割特徴、ノード分割フィット関数、および１組のノード分割値のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第２のユーザ選択が異なるノード分割特徴を選択していることを判断することと、
前記異なるノード分割特徴に基づいたノード分割グラフを表示することと、
前記ノード分割グラフを表示したことに応答して、異なるノード分割フィット関数を選択する第３のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割特徴および前記異なるノード分割フィット関数に基づいた異なるノード分割グラフを表示することと
をさらに含む、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記異なるノード分割グラフが、前記１組のノード分割値に対応する１組の分割値インジケータを含み、前記方法が、
異なる１組のノード分割値を含む第４のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割グラフ上で、前記異なる１組のノード分割値に基づいて、前記１組の分割値インジケータを修正することと
をさらに含む、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記決定木を修正するユーザ認可を受け取ったことに応答して、前記修正された決定木を表示することであって、前記修正された決定木上に表示される前記修正された１組の子ノードが、前記修正された特徴、前記修正されたフィット関数、および前記修正された１組のノード分割値に基づいている、前記表示すること
をさらに含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記ノード分割グラフ上にレコードの統計的プロットを表示することと、
前記異なるノード分割グラフを表示したことに応答して、前記レコードの統計的プロットのビューを修正することと
をさらに含む、請求項３に記載の方法。

【請求項7】

前記選択された異なるノード分割特徴が新しいノード分割特徴に対応すると判断することと、
前記ユーザから受け取った１つまたは複数の特徴エンジニアリング・パラメータに基づいて、前記新しいノード分割特徴を作成することと、
前記新しいノード分割特徴に基づいて、前記ノード分割グラフを表示することと
をさらに含む、請求項２に記載の方法。

【請求項8】

前記第１のユーザ選択を受け取ることに先立って、
データセットを使用して機械学習モデルを訓練することであって、前記訓練された機械学習モデルが前記データセットに基づいて前記決定木を生成する、前記訓練することと、
前記ユーザ・インターフェース上に前記決定木を表示することと、
前記修正された決定木に基づいて、前記機械学習モデルを修正することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

情報ハンドリング・システムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記プロセッサのうちの少なくとも１つに結合されたメモリと、
決定木中のノードを選択する第１のユーザ選択を受け取ったことに応答して、ユーザ・インターフェース上に、１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを表示することであって、前記選択されたノードが前記決定木中で、前記１組のノード分割パラメータに基づいて１組の子ノードに分岐する、前記表示することと、
第２のユーザ選択を受け取ったことに応答して、前記選択されたノードの前記１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを調節することと、
前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて前記決定木を修正することであって、前記修正された決定木が、前記選択されたノードから前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて分岐する修正された１組の子ノードを含む、前記修正することと
のアクションを実行するために、前記メモリに記憶され、前記プロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるコンピュータ・プログラム命令の集合と
を備える、情報ハンドリング・システム。

【請求項10】

前記１組のノード分割パラメータが、ノード分割特徴、ノード分割フィット関数、および１組のノード分割値のうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項11】

前記プロセッサが、
前記第２のユーザ選択が異なるノード分割特徴を選択していることを判断することと、
前記異なるノード分割特徴に基づいたノード分割グラフを表示することと、
前記ノード分割グラフを表示したことに応答して、異なるノード分割フィット関数を選択する第３のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割特徴および前記異なるノード分割フィット関数に基づいた異なるノード分割グラフを表示することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１０に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項12】

前記異なるノード分割グラフが、前記１組のノード分割値に対応する１組の分割値インジケータを含み、前記プロセッサが、
異なる１組のノード分割値を含む第４のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割グラフ上で、前記異なる１組のノード分割値に基づいて、前記１組の分割値インジケータを修正することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１１に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項13】

前記プロセッサが、
前記決定木を修正するユーザ認可を受け取ったことに応答して、前記修正された決定木を表示することであって、前記修正された決定木上に表示される前記修正された１組の子ノードが、前記修正された特徴、前記修正されたフィット関数、および前記修正された１組のノード分割値に基づいている、前記表示すること
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１２に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項14】

前記プロセッサが、
前記ノード分割グラフ上にレコードの統計的プロットを表示することと、
前記異なるノード分割グラフを表示したことに応答して、前記レコードの統計的プロットのビューを修正することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１１に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項15】

前記プロセッサが、
前記選択された異なるノード分割特徴が新しいノード分割特徴に対応すると判断することと、
前記ユーザから受け取った１つまたは複数の特徴エンジニアリング・パラメータに基づいて、前記新しいノード分割特徴を作成することと、
前記新しいノード分割特徴に基づいて、前記ノード分割グラフを表示することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１０に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項16】

前記プロセッサが、
前記第１のユーザ選択を受け取ることに先立って、
データセットを使用して機械学習モデルを訓練することであって、前記訓練された機械学習モデルが前記データセットに基づいて前記決定木を生成する、前記訓練することと、
前記ユーザ・インターフェース上に前記決定木を表示することと、
前記修正された決定木に基づいて、前記機械学習モデルを修正することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項９に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項17】

コンピュータ・プログラム・コードを含む、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム・コードが、情報ハンドリング・システムによって実行されると前記情報ハンドリング・システムに
決定木中のノードを選択する第１のユーザ選択を受け取ったことに応答して、ユーザ・インターフェース上に、１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを表示することであって、前記選択されたノードが前記決定木中で、前記１組のノード分割パラメータに基づいて１組の子ノードに分岐する、前記表示することと、
第２のユーザ選択を受け取ったことに応答して、前記選択されたノードの前記１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを調節することと、
前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて前記決定木を修正することであって、前記修正された決定木が、前記選択されたノードから前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて分岐する修正された１組の子ノードを含む、前記修正することと
を含むアクションを実行させる、コンピュータ・プログラム製品。

【請求項18】

前記１組のノード分割パラメータが、ノード分割特徴、ノード分割フィット関数、および１組のノード分割値のうちの少なくとも１つを含む、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項19】

前記情報ハンドリング・システムが、
前記第２のユーザ選択が異なるノード分割特徴を選択していることを判断することと、
前記異なるノード分割特徴に基づいたノード分割グラフを表示することと、
前記ノード分割グラフを表示したことに応答して、異なるノード分割フィット関数を選択する第３のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割特徴および前記異なるノード分割フィット関数に基づいた異なるノード分割グラフを表示することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１８に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項20】

前記異なるノード分割グラフが、前記１組のノード分割値に対応する１組の分割値インジケータを含み、前記情報ハンドリング・システムが、
異なる１組のノード分割値を含む第４のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割グラフ上で、前記異なる１組のノード分割値に基づいて、前記１組の分割値インジケータを修正することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１９に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項21】

前記情報ハンドリング・システムが、
前記決定木を修正するユーザ認可を受け取ったことに応答して、前記修正された決定木を表示することであって、前記修正された決定木上に表示される前記修正された１組の子ノードが、前記修正された特徴、前記修正されたフィット関数、および前記修正された１組のノード分割値に基づいている、前記表示すること
を含むさらなるアクションを実行する、請求項２０に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項22】

前記情報ハンドリング・システムが、
前記ノード分割グラフ上にレコードの統計的プロットを表示することと、
前記異なるノード分割グラフを表示したことに応答して、前記レコードの統計的プロットのビューを修正することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１９に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項23】

前記情報ハンドリング・システムが、
前記選択された異なるノード分割特徴が新しいノード分割特徴に対応すると判断することと、
前記ユーザから受け取った１つまたは複数の特徴エンジニアリング・パラメータに基づいて、前記新しいノード分割特徴を作成することと、
前記新しいノード分割特徴に基づいて、前記ノード分割グラフを表示することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１８に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項24】

前記情報ハンドリング・システムが、
前記第１のユーザ選択を受け取ることに先立って、
データセットを使用して機械学習モデルを訓練することであって、前記訓練された機械学習モデルが前記データセットに基づいて前記決定木を生成する、前記訓練することと、
前記ユーザ・インターフェース上に前記決定木を表示することと、
前記修正された決定木に基づいて、前記機械学習モデルを修正することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。

【請求項25】

方法であって、
データセットを使用して機械学習モデルを訓練することであって、前記訓練された機械学習モデルが前記データセットに基づいて決定木を生成する、前記訓練することと、
ユーザ・インターフェース上に前記決定木を表示することであって、前記決定木が複数のノードを含む、前記表示することと、
前記決定木中の前記複数のノードのうちの１つを選択する第１のユーザ選択を受け取ったことに応答して、１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを表示することであって、前記選択されたノードが前記複数のノードにおいて、前記１組のノード分割パラメータに基づいて、１組の子ノードに分岐する、前記表示することと、
第２のユーザ選択を受け取ったことに応答して、前記選択されたノードの前記１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを調節することと、
前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて前記決定木を修正することであって、前記修正された決定木が、前記選択されたノードから前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて分岐する修正された１組の子ノードを含む、前記修正することと
前記修正された決定木に基づいて、前記機械学習モデルを修正することと
を含む、方法。

【発明の詳細な説明】

【背景技術】

【0001】

予測モデリングは、データ・モデルを用いて結果を予測するために、データおよび統計を使用するプロセスである。予測モデリングは、予測アナリティクス、予測分析、および機械学習と称されることが多い。機械学習（ＭＬ）は、経験を通じて自動的に改善するコンピュータ・アルゴリズムの研究である。

【0002】

機械学習アルゴリズムは、訓練データとして知られるサンプル・データに基づいて、機械学習モデルを構築し、明示的にプログラムされることなく予測または決定を行なう。機械学習モデルを訓練するプロセスには、機械学習アルゴリズムに学習すべき訓練データを提供することが伴い、訓練プロセスから作成されるアーチファクトが機械学習モデルである。訓練データは、ターゲットまたはターゲット属性と称される正しい答えを含み、機械学習アルゴリズムは、入力データ属性をターゲット属性にマッピングするパターンを訓練データ中から見つけ、パターンを捉える機械学習モデルを出力する。

【0003】

機械学習モデルは、アルゴリズムが解決するよう設計される課題のタイプに基づいて、いくつかの異なるタイプのアルゴリズムを使用することができ、そのうちの１つが決定木アルゴリズムである。決定木アルゴリズムは、教師あり学習アルゴリズムのファミリに属し、他の教師あり学習アルゴリズムとは違って、決定木アルゴリズムは、回帰および分類問題を解決するためにも使用することができる。決定木アルゴリズムは、視覚的かつ明示的に決定および意思決定を表現するために使用することができるため、機械学習において最もポピュラーな予測モデル表現のうちの１つである。

【0004】

機械学習訓練の開始時、決定木アルゴリズムは、全体的な訓練のセットを、母集団またはサンプル全体を表現するルート・ノードとして考える。次に、決定木アルゴリズムは、ノードを２つ以上のサブノードに分けるプロセスであるノード分割のために複数の手法を使用するが、サブノードはターゲット変数のタイプに基づいて、大きく２つのカテゴリに分けることができる（例えば、連続的ターゲット変数、またはカテゴリ的ターゲット変数）。サブノードの作成は、得られるサブノードの一様性を高める。換言すれば、ノードの純度が、ターゲット変数に関して高まる。決定木アルゴリズムは、ノードをすべての利用可能な変数に対して分割し、次いで最も一様なサブノードを与える分割を選択する。

【0005】

実行時、決定木機械学習モデルは、木の「ルート」から開始し、レコードのクラス・ラベルを予測する。機械学習モデルは、ルート属性の値をレコードの属性と比較する。比較に基づいて、機械学習モデルは、その値に対応する分岐を辿り、次のノードにジャンプする。

【0006】

決定木アルゴリズムを実装する際に見られる課題は各レベルの決定ノードで検討すべき属性を識別することであり、これには各レベルでルート・ノードとして考えるべき属性を識別するための様々な手段が関与する。従来の決定木フィッティングは、ユーザがハイパーパラメータ値（例えば、最大木深さ、親ノードにおける最大レコードなど）を設定できるようにするが、現実世界のデータ・サイエンス問題は、複数のステークホルダにより導入される目的および制約を有し、規制、デプロイメント、コード、およびコンピューティング・インフラストラクチャ検討事項など、統計的な正確さの及ばない範囲がある。これらの目的および制約は、現時点では決定木を構築する際に、特に決定木においてノードを分割する際に考慮されない。

【発明の概要】

【0007】

本開示の一実施形態によると、方法、システム、およびプログラム製品が、決定木中のノードを選択する第１のユーザ選択を受け取ったことに応答して、ユーザ・インターフェース上に、１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを表示する手法が提供される。選択されたノードは、決定木中で、１組のノード分割パラメータに基づいて、１組の子ノードに分岐する。方法、システム、およびプログラム製品は、第２のユーザ選択を受け取ったことに応答して、選択されたノードの１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを調節する。方法、システム、およびプログラム製品は、調節された１組のノード分割パラメータに基づいて決定木を修正する。修正された決定木は、選択されたノードから調節された１組のノード分割パラメータに基づいて分岐する修正された１組の子ノードを含む。この実施形態では、方法、システム、およびプログラム製品は、ユーザ制約および目的にしたがって決定木の成長を制御するために、決定木においてユーザがノード分割パラメータを修正できるようにする。

【0008】

本開示の別の実施形態によると、１組のノード分割パラメータが、ノード分割特徴、ノード分割フィット関数、および１組のノード分割値のうちの少なくとも１つを含む手法が提供される。この実施形態では、方法、システム、およびプログラム製品は、ユーザ制約および目的にしたがって、ユーザが選択されたノードのノード分割特徴、ノード分割フィット関数、またはノード分割値あるいはその組合せを調節できるようにする。

【0009】

本開示の別の実施形態によると、方法、システム、およびプログラム製品が、第２のユーザ選択が、異なるノード分割特徴を選択すると判断する手法が提供される。方法、システム、およびプログラム製品は、異なるノード分割特徴に基づいたノード分割グラフを表示する。ノード分割グラフを表示したことに応答して、方法、システム、およびプログラム製品は、異なるノード分割フィット関数を選択する第３のユーザ選択を受け取る。方法、システム、およびプログラム製品は、異なるノード分割特徴および異なるノード分割フィット関数に基づいた異なるノード分割グラフを表示する。この実施形態では、方法、システム、およびプログラム製品は、選択されたノードの分割基準のグラフィカル・ユーザ・インターフェースを提供し、ユーザ制約および目的にしたがって、ユーザがグラフィカル・ユーザ・インターフェースを使用して選択されたノードの分割特徴およびフィット関数を変更できるようにする。

【0010】

本開示の別の実施形態によると、異なるノード分割グラフは、１組のノード分割値に対応する１組の分割値インジケータを含む。方法、システム、およびプログラム製品は、異なる１組のノード分割値を含む第４のユーザ選択を受け取る。方法、システム、およびプログラム製品は、異なるノード分割グラフ上で、異なる１組のノード分割値に基づいて、１組の分割値インジケータを修正する。この実施形態では、方法、システム、およびプログラム製品は、選択されたノードの分割基準のグラフィカル・ユーザ・インターフェースを提供し、ユーザ制約および目的にしたがって、ユーザがグラフィカル・ユーザ・インターフェースを使用して選択されたノードの分割値を修正できるようにする。

【0011】

本開示の別の実施形態によると、方法、システム、およびプログラム製品が、決定木を修正するユーザ認可を受け取ったことに応答して、修正された決定木を表示する手法が提供される。修正された決定木上に表示される修正された１組の子ノードは、修正された特徴、修正されたフィット関数、および修正された１組のノード分割値に基づいている。この実施形態では、方法、システム、およびプログラム製品は、ユーザ制約および目的にしたがって決定木の成長を制御するために、ユーザ指定のノード分割変更を決定木に実装する。

【0012】

本開示の別の実施形態によると、方法、システム、およびプログラム製品が、ノード分割グラフ上にレコードの統計的プロットを表示する手法が提供される。方法、システム、およびプログラム製品は、異なるノード分割グラフを表示したことに応答して、レコードの統計的プロットのビューを修正する。この実施形態では、方法、システム、およびプログラム製品は、選択されたノードのレコードをプロットし、ユーザが異なるノード分割特徴および異なるノード分割フィット関数を選択するとレコードのビューを修正し、ユーザに異なるノード分割特徴および異なるノード分割フィット関数の視覚表現を与えるグラフィカル・ユーザ・インターフェースを提供する。

【0013】

本開示の別の実施形態によると、方法、システム、およびプログラム製品が、選択された異なるノード分割特徴が、新しいノード分割特徴に対応すると判断する手法が提供される。方法、システム、およびプログラム製品は、ユーザから受け取った１つまたは複数の特徴エンジニアリング・パラメータに基づいて、新しいノード分割特徴を作成する。方法、システム、およびプログラム製品は、新しいノード分割特徴に基づいて、ノード分割グラフを表示する。この実施形態では、方法、システム、およびプログラム製品は、ユーザが特徴エンジニアリングを使用して新しいノード分割特徴を作成し、新しいノード分割特徴を選択されたノードに適用できるようにする。

【0014】

本開示の別の実施形態によると、方法、システム、およびプログラム製品が、第１のユーザ選択を受け取ることに先立って、データセットを使用して機械学習モデルを訓練する手法が提供される。訓練された機械学習モデルは、データセットに基づいて決定木を生成し、方法、システム、およびプログラム製品は、ユーザ・インターフェース上に決定木を表示する。方法、システム、およびプログラム製品は、修正された決定木に基づいて、機械学習モデルを修正する。この実施形態では、方法、システム、およびプログラム製品は、ユーザ制約および目的にしたがって、ユーザが機械学習モデルの決定木を修正できるようにする、グラフィカル・ユーザ・インターフェースを提供することを可能にする。

【0015】

上記は概要であり、そのため必然的に詳細の簡略形態、一般形態および省略形態が含まれている。その結果、当業者であれば、この概要は単に説明的であり、どのようにも限定的であることを意図されていないことを諒解されよう。請求項によってのみ定義されるような、他の態様、発明の特徴、および本開示の利点は、以下で説明される非限定的な詳細の説明より明らかとなろう。

【0016】

本開示は、添付の図面を参照することによってより理解され、その多くの目的、特徴、および利点が当業者に明らかとなろう。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本明細書で説明される方法を実装することができるデータ処理システムのブロック図である。

【図2】本明細書で説明される方法が、ネットワーク化された環境内で動作する多様な情報ハンドリング・システムで実施され得ることを図示するための、図１に示される情報ハンドリング・システム環境の拡張図である。

【図3】機械学習モデルによって利用される決定木においてユーザがノード分割を修正できるようにする、決定木修正器サブシステムを描いた例示の図である。

【図4】決定木においてノード分割基準を動的に修正するために取られるステップを描いた例示の図である。

【図5】ユーザが決定木で修正するノード分割を選択する様子を描いた例示の図である。

【図6】特徴選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウおよび分割選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウを描いた例示の図である。

【図7】ユーザが分割選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウを使用して様々なノード分割パラメータを修正する様子を描いた例示の図である。

【図8】ユーザが、決定木に対するノード分割パラメータ変更の組を確定する様子を描いた例示の図である。

【図9】特徴エンジニアリングを使用して新しい特徴を作成するためのユーザ・インターフェース・ウィンドウを描いた例示の図である。

【図10】選択された特徴およびターゲットに基づいたフィット関数選択肢およびプロット選択肢を描いた例示の図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

本明細書で使用される用語法は、単に特定の実施形態を説明することを目的としており、本開示を限定することを意図されていない。本明細書で使用される場合、コンテキストが明確にそうではないと指示しない限り、単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」および「その（ｔｈｅ）」は複数形を同様に含むように意図されている。用語「を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」または「を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」あるいはその両方は、本明細書で使用される場合、述べられた特徴、整数、ステップ、動作、要素、またはコンポーネントあるいはその組合せの存在を明示するが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、コンポーネントまたはそのグループあるいはその組合せの、存在または追加を排除しないことが、さらに理解されよう。

【0019】

以下の特許請求の範囲におけるすべてのミーンズ・プラス・ファンクションまたはステップ・プラス・ファンクション要素の対応する構造体、材料、作用、および等価物は、具体的に特許請求されるように、他の特許請求される要素と組合せて機能を実施するための、あらゆる構造体、材料、または作用を含むことを意図されている。例示および説明を目的として、本開示の説明を提示してきたが、網羅的であること、または本開示を開示の形式に限定することは意図されていない。本開示の範囲から逸脱することなく、多くの修正形態および変形形態が当業者にとって明らかとなろう。実施形態は、本開示の原理および実践的な用途を最良に説明するために選ばれ説明されたものであり、企図される特定の使用に適した様々な修正形態を伴う様々な実施形態について、本開示を当業者の他の者に理解させることができる。

【0020】

本発明は、統合のあらゆる可能な技術的詳細レベルにおける、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せであってもよい。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。

【0021】

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用のための命令を保持および記憶することができる有形のデバイスであり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光学ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイスまたは前述のあらゆる好適な組合せであってもよいが、それに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的な列挙としては、以下が挙げられる：ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピ・ディスク、命令が記録されたパンチカードまたは溝に刻まれた構造などの機械的にエンコードされたデバイス、および前述のあらゆる好適な組合せ。本明細書において使用される場合、コンピュータ可読記憶媒体は、電波もしくは他の自由に伝搬する電磁波、導波路もしくは他の伝送媒体を介して伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、または電線を介して伝送される電気的信号など、一過性の信号そのものであると解釈されてはならない。

【0022】

本明細書において説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体から個別のコンピューティング／処理デバイスに、あるいは、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワークもしくは無線ネットワークまたはその組合せなどのネットワークを介して、外部のコンピュータまたは外部のストレージ・デバイスに、ダウンロードすることができる。ネットワークは、銅の伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイヤウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータまたはエッジ・サーバあるいはその組合せを含むことができる。それぞれのコンピューティング／処理デバイスのネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、個別のコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶するためにコンピュータ可読プログラム命令を転送する。

【0023】

本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路用の設定データ、あるいはスモールトーク（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語などの手続き型プログラミング言語もしくは類似するプログラミング言語を含む１つまたは複数のプログラミング言語のあらゆる組合せで記述された、ソース・コードまたはオブジェクト・コードのいずれかであってもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、すべてユーザのコンピュータ上で、一部はユーザのコンピュータ上でスタンドアロンのソフトウェア・パッケージとして、一部はユーザのコンピュータ上で一部はリモートのコンピュータ上で、またはすべてリモートのコンピュータ上もしくはサーバ上で、実行することができる。後者のシナリオでは、リモートのコンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含むあらゆるタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができ、または接続は（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用するインターネットを介して）外部のコンピュータに対してなされてもよい。一部の実施形態において、例えば、プログラマブル論理回路、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実施するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによってコンピュータ可読プログラム命令を実行し、電子回路を個別化することができる。

【0024】

本発明の態様は、本明細書では、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照しながら説明される。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方のそれぞれのブロック、およびフローチャート図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装され得ることが理解されよう。

【0025】

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサを介して実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／作用を実装する手段を作成すべく、コンピュータ、または他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されて機械を作るものであってよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令が記憶されているコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／作用の態様を実装するための命令を含む製造物品を備えるべく、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスあるいはその組合せに特定のやり方で機能するように指示することができるコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。

【0026】

コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイスで実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／作用を実装するように、コンピュータ実装プロセスを作るべく、コンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイス上にロードされ、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実施させるものであってもよい。

【0027】

図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態にしたがって、システム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態の、アーキテクチャ、機能性、および動作を図示している。この点において、フローチャートまたはブロック図のそれぞれのブロックは、指定される論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能な命令を含む、命令のモジュール、セグメント、または部分を表現することができる。一部の代替的な実装形態では、ブロックで示される機能は図面で示した順とは異なって発生してもよい。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際には１つのステップとして遂行されてもよく、同時に、実質的に同時に、部分的もしくは全体的に時間的に重なるやり方で実行されてもよく、またはブロックは関与する機能性によっては、時に逆の順で実行されてもよい。ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方のそれぞれのブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方のブロックの組合せは、指定される機能もしくは作用を実施する、または特殊目的ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実行する、特殊目的ハードウェア・ベースのシステムによって実装され得ることにも留意されたい。以下の詳細な説明は、一般的に上述したように本開示の概要にしたがっており、必要に応じて本開示の様々な態様および実施形態の定義をさらに説明および拡大する。

【0028】

図１は、本明細書で説明されるコンピューティング動作を実施することができるコンピュータ・システムの簡略化された例である、情報ハンドリング・システム１００を示す。情報ハンドリング・システム１００は、プロセッサ・インターフェース・バス１１２に結合された１つまたは複数のプロセッサ１１０を含む。プロセッサ・インターフェース・バス１１２は、プロセッサ１１０を、メモリ・コントローラ・ハブ（ＭＣＨ）としても知られるノースブリッジ１１５に接続する。ノースブリッジ１１５は、システム・メモリ１２０に接続し、プロセッサ１１０にシステム・メモリにアクセスする手段を与える。グラフィック・コントローラ１２５もまた、ノースブリッジ１１５に接続する。一実施形態では、Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）Ｅｘｐｒｅｓｓバス１１８は、ノースブリッジ１１５をグラフィック・コントローラ１２５に接続する。グラフィック・コントローラ１２５は、コンピュータ・モニタなどのディスプレイ・デバイス１３０に接続する。

【0029】

ノースブリッジ１１５およびサウスブリッジ１３５は、バス１１９を使用して互いに接続する。一部の実施形態では、バスは、ノースブリッジ１１５とサウスブリッジ１３５との間でデータを高速で双方向に転送するＤｉｒｅｃｔ Ｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＤＭＩ）バスである。一部の実施形態では、ＰＣＩバスが、ノースブリッジとサウスブリッジとを接続する。入力／出力（Ｉ／Ｏ）コントローラ・ハブ（ＩＣＨ）としても知られるサウスブリッジ１３５は、一般的にノースブリッジによって提供される機能よりも低速で動作する機能を実装するチップである。サウスブリッジ１３５は、通常、多様なコンポーネントを接続するために使用される多様なバスを提供する。このようなバスとしては、例えば、ＰＣＩおよびＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓバス、ＩＳＡバス、Ｓｙｓｔｅｍ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｂｕｓ（ＳＭＢｕｓまたはＳＭＢ）、またはＬｏｗ Ｐｉｎ Ｃｏｕｎｔ（ＬＰＣ）バスあるいはその組合せがある。ＬＰＣバスは、しばしば、ブートＲＯＭ１９６および（「スーパＩ／Ｏ」チップを使用して）「レガシ」Ｉ／Ｏデバイスなどの低帯域幅デバイスを接続する。「レガシ」Ｉ／Ｏデバイス（１９８）としては、例えばシリアルおよびパラレル・ポート、キーボード、マウス、またはフロッピ・ディスク・コントローラあるいはその組合せを挙げることができる。サウスブリッジ１３５に含まれることが多い他のコンポーネントには、Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ（ＤＭＡ）コントローラ、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｉｎｔｅｒｒｕｐｔ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ（ＰＩＣ）、およびサウスブリッジ１３５を、バス１８４を使用してハード・ディスク・ドライブなどの非揮発性のストレージ・デバイス１８５に接続する、ストレージ・デバイス・コントローラがある。

【0030】

ＥｘｐｒｅｓｓＣａｒｄ１５５は、ホットプラグ可能なデバイスを情報ハンドリング・システムに接続するスロットである。ＥｘｐｒｅｓｓＣａｒｄ１５５は、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）およびＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓバスの両方を使用してサウスブリッジ１３５に接続する場合、ＰＣＩ ＥｘｐｒｅｓｓおよびＵＳＢ接続の両方をサポートする。サウスブリッジ１３５は、ＵＳＢに接続するデバイスにＵＳＢ接続を提供するＵＳＢコントローラ１４０を含む。このようなデバイスには、ウェブカム（カメラ）１５０、赤外（ＩＲ）受信機１４８、キーボードおよびトラックパッド１４４、ならびに無線パーソナル・エリア・ネットワーク（ＰＡＮ）を提供するＢｌｕｅｔｏｏｔｈデバイス１４６がある。ＵＳＢコントローラ１４０はまた、マウス、リムーバブルの非揮発性ストレージ・デバイス１４５、モデム、ネットワーク・カード、サービス総合デジタル網（ＩＳＤＮ）コネクタ、ファックス、プリンタ、ＵＳＢハブ、および多くの他のタイプのＵＳＢ接続デバイスなどの他の種々のＵＳＢ接続デバイス１４２にＵＳＢ接続を提供する。リムーバブルの非揮発性ストレージ・デバイス１４５は、ＵＳＢ接続デバイスとして示されているが、リムーバブルの非揮発性ストレージ・デバイス１４５は、Ｆｉｒｅｗｉｒｅインターフェースなどの異なるインターフェースを使用して接続することができる。

【0031】

無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）デバイス１７５は、ＰＣＩまたはＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓバス１７２を介して、サウスブリッジ１３５に接続する。ＬＡＮデバイス１７５は、通常、無線変調技術のうちＩｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ（ＩＥＥＥ）８０２．１１規格のうちの１つを実装し、このすべての技術は情報ハンドリング・システム１００と別のコンピュータ・システムまたはデバイスとの間で無線通信するために同一プロトコルを使用する。光学ストレージ・デバイス１９０は、Ｓｅｒｉａｌ Ａｎａｌｏｇ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ａｄａｐｔｅｒ（ＡＴＡ）（ＳＡＴＡ）バス１８８を使用してサウスブリッジ１３５に接続する。Ｓｅｒｉａｌ ＡＴＡアダプタおよびデバイスは、高速のシリアル・リンクで通信する。Ｓｅｒｉａｌ ＡＴＡバスはまた、サウスブリッジ１３５を、ハード・ディスク・ドライブなどの他の形態のストレージ・デバイスに接続する。サウンド・カードなどのオーディオ回路網１６０は、バス１５８を介してサウスブリッジ１３５に接続する。オーディオ回路網１６０はまた、オーディオ・ラインインおよび光学デジタル・オーディオ・イン・ポート１６２、光学デジタル出力およびヘッドフォン・ジャック１６４、内部スピーカ１６６、ならびに内部マイクロフォン１６８など、オーディオ・ハードウェアに関連する機能性も提供する。イーサネット（Ｒ）・コントローラ１７０は、ＰＣＩまたはＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓバスなどのバスを使用して、サウスブリッジ１３５に接続する。イーサネット（Ｒ）・コントローラ１７０は、情報ハンドリング・システム１００を、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット、ならびに他の公的および私的なコンピュータ・ネットワークなどのコンピュータ・ネットワークに接続する。

【0032】

図１は、１つの情報ハンドリング・システムを示しているが、情報ハンドリング・システムは多くの形態を取ることができる。例えば、情報ハンドリング・システムは、デスクトップ、サーバ、ポータブル、ラップトップ、ノートブック、または他のフォーム・ファクタのコンピュータもしくはデータ処理システムの形態を取ることができる。加えて、情報ハンドリング・システムは、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ゲーム機、現金自動預け払い機（ＡＴＭ）、ポータブル電話機、プロセッサとメモリを含む通信デバイスまたは他のデバイスなど、他のフォーム・ファクタを取ることができる。

【0033】

図２は、本明細書で説明される方法が、ネットワーク化された環境内で動作する多様な情報ハンドリング・システムで実施され得ることを図示するための、図１に示される情報ハンドリング・システム環境の拡張図である。情報ハンドリング・システムのタイプは、ハンドヘルド・コンピュータ／携帯電話２１０などの小型のハンドヘルドのデバイスから、メインフレーム・コンピュータ２７０などの大規模メインフレーム・システムまでの広がりを持つ。ハンドヘルド・コンピュータ２１０の例としては、携帯情報端末（ＰＤＡ）、Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ Ｌａｙｅｒ－３ Ａｕｄｉｏ（ＭＰ３）プレーヤ、ポータブル・テレビジョン、およびコンパクト・ディスク・プレーヤなどの個人的な娯楽用デバイスがある。情報ハンドリング・システムの他の例には、ペン、またはタブレット、コンピュータ２２０、ラップトップ、またはノートブック、コンピュータ２３０、ワークステーション２４０、パーソナル・コンピュータ・システム２５０、およびサーバ２６０がある。図２に個別に示されていない他のタイプの情報ハンドリング・システムは、情報ハンドリング・システム２８０によって表現される。示されるように、多様な情報ハンドリング・システムは、コンピュータ・ネットワーク２００を使用して一緒にネットワーク化することができる。様々な情報ハンドリング・システムを相互接続するために使用することができるタイプのコンピュータ・ネットワークとしては、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）、インターネット、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、他の無線ネットワーク、および情報ハンドリング・システムを相互接続するために使用することができる、あらゆる他のネットワーク・トポロジーが挙げられる。情報ハンドリング・システムの多くは、ハード・ドライブまたは非揮発性のメモリあるいはその両方など、非揮発性のデータ・ストアを含む。図２に示される情報ハンドリング・システムの実施形態は、別個の非揮発性のデータ・ストアを含む（より具体的には、サーバ２６０は非揮発性のデータ・ストア２６５を利用し、メインフレーム・コンピュータ２７０は非揮発性のデータ・ストア２７５を利用し、情報ハンドリング・システム２８０は非揮発性のデータ・ストア２８５を利用する）。非揮発性のデータ・ストアは、様々な情報ハンドリング・システムの外部のコンポーネントであってもよいし、情報ハンドリング・システムのうちの１つの内部にあってもよい。加えて、リムーバブルの非揮発性のストレージ・デバイス１４５は、リムーバブルの非揮発性のストレージ・デバイス１４５を情報ハンドリング・システムのＵＳＢポートまたは他のコネクタに接続するなど、様々な技術を使用して、２つ以上の情報ハンドリング・システムの間で共有することができる。

【0034】

上で考察したように、今日の決定木実装形態に見られる課題は、各レベルの決定ノードで検討する必要のある属性を識別すること、また自動的な決定木構築プロセスの間には考慮されなかった目的および制約を検討することが必要な場合に、ユーザがノード分割を修正するための直感的な手法を持たないことである。したがって、ユーザ制約および目的にしたがってユーザが木の成長を制御することができるように、ユーザが決定木においてノード分割パラメータを修正する手法を提供する必要がある。

【0035】

図３～図１０は、様々な基準によって駆動されるノード分割値をユーザが選べるようにすることによって、決定木フィッティング・プロセスにユーザ・インタラクションを組み込む情報ハンドリング・システム上で実行することができる手法を描いている。以下で考察するように、手法は、ユーザがフィット関数を選んでモデルの正確さを改善し、ユーザ・インタラクションを支援するよう評価および可視化を提供できるようにする。手法は、ビジネス・ロジックおよび複数のステークホルダからの制約をサポートし、ユーザ定義の規則を決定木構築プロセスに活用し、より解釈可能な結果を可能にする。

【0036】

図３は、機械学習モデルによって利用される決定木においてユーザがノード分割を修正できるようにする、決定木修正器サブシステムを描いた例示の図である。コンピュータ・システム３００は、決定木修正器サブシステム３１０を含む。決定木修正器サブシステム３１０は、データ・ストア３２０からデータセットおよびそのデータに対して構築された決定木を検索する。決定木修正器サブシステム３１０は、次いでユーザ３６０が評価するために決定木３４０をディスプレイ３３０に表示する。

【0037】

ユーザ３６０が、特定の決定ノードについてノード分割基準を変更したい場合、ユーザ３６０は、ポインタ３７０を使用して特定のノードを選択する。そして、決定木修正器サブシステム３１０は、選択されたノードに対応する１組のノード分割パラメータを、特徴ウィンドウ３５０内に表示する（さらなる詳細については、図５、図６、および対応する文章を参照されたい）。

【0038】

次いで、ユーザ３６０は、分割に使用する異なる特徴を選択すること、調節された分割値、異なるフィット関数、または特徴エンジニアリングに基づいて導出される新しい特徴あるいはその組合せなど、ノード分割調節情報を決定木修正器サブシステム３１０に与える。導出される特徴は、オリジナル特徴の変形、または複数のオリジナル特徴からのインタラクション特徴であってもよい（さらなる詳細については、図９、および対応する文章を参照されたい）。

【0039】

決定木修正器サブシステム３１０は、選択されたノードにおいて、ノード分割パラメータの組を動的に修正し、特徴ウィンドウ３５０に、修正された分割値、各分割間隔におけるフィット関数、および特徴重要度尺度を、表およびレコードの統計的プロットとして表示する。そして、決定木修正器サブシステム３１０は、それに応じて修正されたノード分割基準に基づいて、決定木３４０を修正する（さらなる詳細については、図６～図８、および対応する文章を参照されたい）。

【0040】

一実施形態では、決定木修正器サブシステム３１０は、受け取ったノード分割特徴について、最良フィット関数および最適分割値を自動的に探索する。別の実施形態では、決定木修正器サブシステム３１０は、ユーザ３６０が特徴選択を理解するのを支援するために分割の説明を生成する。

【0041】

図４は、決定木においてノード分割基準を動的に修正するために取られるステップを描いた例示の図である。図４の処理は４００で開始し、その後ステップ４１０で、プロセスは、データセットおよびそのデータセットに基づいて機械学習モデルによって構築された決定木を受け取る。ステップ４２０では、プロセスは決定木３７０を、ディスプレイ３３０上でユーザ３６０に向けて表示する。

【0042】

ステップ４２５では、プロセスはノード選択を受け取り、ノード選択に基づいて特徴選択ユーザ・インターフェースを表示する（さらなる詳細については、図５、図６、および対応する文章を参照されたい）。図６を参照すると、ユーザ・インターフェース６００は、選択されたノード１（６１０）に対応し、インジケータ６２０は、ｘ５がノード１に対して現在選択されているノード分割特徴であることを示す。図６に示されるボタン６４０などの「特徴を作成」が選択された場合、プロセスは新規のユーザ・インターフェース・ウィンドウを開き、ユーザ３６０が特徴エンジニアリングと新しい特徴パラメータを使用して新しい特徴を作成できるようにする（さらなる詳細については、図９、および対応する文章を参照されたい）。

【0043】

ステップ４５０では、プロセスは、ノード分割表およびノード分割グラフを含む分割選択ユーザ・インターフェースを表示する。戻って図６を参照すると、分割選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウ６５０は、ドロップ・ダウン・メニュー６６０にｘ１用のデフォルトのフィット関数、特徴ｘ１用のノード分割値を示す表（６７０）、ならびにレコード・プロットおよび表６７０からのノード分割値を示すノード分割グラフを示している。ドロップ・ダウン６５０は、現在のフィット関数が「平均」であることを示し、表６７０よりノード分割値が３７．６であるグラフ６８０を示す。

【0044】

ステップ４６０では、プロセスは、分割値またはフィット関数あるいはその両方の変更をユーザ３６０から受け取り、それに応じてノード分割表およびノード分割グラフを修正する（さらなる詳細については、図７、および対応する文章を参照されたい）。ステップ４７０では、プロセスは、ユーザ承認を受け取り、特徴選択ウィンドウ内で特徴重要度および説明を更新する。

【0045】

ステップ４７５では、プロセスは、選択されたノードをノード分割パラメータ変更に基づいて分割するためのユーザ選択を受け取り、ステップ４８０では、プロセスは、選択されたノードを決定木ビュー内で自動的に分割し、修正された決定木を表示する（さらなる詳細については、図９、および対応する文章を参照されたい）。ステップ４９０では、プロセスは機械学習モデルを修正された決定木に基づいて更新し、その後、図４の処理は４９５で終了する。

【0046】

図５は、決定木、およびユーザ３６０が修正するノードを選択する様子を描いた例示の図である。

【0047】

決定木３４０は、ノード０～ノード８を含む。ノードのそれぞれ１つは、その対応する特徴値に基づいてデータセット中の１組のレコードを表現する。ノード０は、ルート・ノードであり、１組のレコードの各レコードを表現する。ノード０は、特徴ｘ４に関するレコードの値に基づいて、ノード１とノード２に分岐する。特定のレコードが、特徴ｘ４に関する２以下の特徴値を有する場合、レコードはノード１で表現される。しかしながら、特定のレコードが、特徴ｘ４に関する２より大きい特徴値を有する場合、レコードはノード２で表現される。

【0048】

ノード１は、所与のレコードに関して特徴ｘ５の値に基づいて、ノード３、４、５、および６に分岐する。ｘ５の値が１０９５０以下である場合、レコードはノード３で表現される。ｘ５の値が１０９５０～１３２００である場合、レコードはノード４で表現される。ｘ５の値が１３２００～１５６００である場合、レコードはノード５で表現される。そして、ｘ５の値が１５６００より大きい場合、レコードはノード６で表現される。ノード５は、所与のレコードにおいて特徴ｘ６の値に基づいて、ノード７および８に分岐する。ｘ６の値が８３以下である場合、レコードはノード７で表現される。ｘ６の値が８３より大きい場合、レコードはノード８で表現される。

【0049】

図５の例は、ユーザ３６０が、ポインタ５００を使用してノード１を選択する様子を示す。そして、決定木修正器サブシステム３１０は、ノード分割情報および選択肢を、特徴ウィンドウ３５０内でユーザ３６０に提供する（さらなる詳細については、図６、および対応する文章を参照されたい）。

【0050】

図６は、特徴選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウおよび分割選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウを描いた例示の図である。決定木修正器サブシステム３１０は、ユーザ３６０がノードを選択すると、特徴選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウ６００を特徴ウィンドウ３５０に表示する。図６の例は、ユーザ・インターフェース６００が、ノード１選択（６１０）に対応する様子を示す。インジケータ６２０は、ｘ５がノード１に対して現在選択されているノード分割特徴であることを示す。この時点で、ユーザ３６０は、ｉ）特徴ｘ５を選択し、特徴ｘ５について分割選択（フィット関数／分割値）を調節すること、ｉｉ）ノード１のノード分割特徴として異なる特徴を選択すること、またはｉｉｉ）ボタン６４０を選択することによって特徴エンジニアリングを通じてまったく新しい特徴を作成することが可能である（さらなる詳細については、図９、および対応する文章を参照されたい）。

【0051】

特徴選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウ６００はまた、特徴のそれぞれについて重要度カラムおよび説明カラムを示す。重要度カラム値は、対応する特徴を使用したノードの分割による、対応する機械学習モデルのパフォーマンスに相当する。重要度は、検定統計量のｐ値、情報ゲイン、正確さ改善などを使用して計算してもよい。説明カラムは、特徴とターゲットとの間の関連性についての知見を与える特徴ごとの記述を含む。

【0052】

図６の例は、ユーザ３６０が、ポインタ６３０を使用してノード１のノード分割特徴として特徴ｘ１を選択する様子を示す。ユーザ３６０が特徴ｘ１を選択すると、決定木修正器サブシステム３１０は、ドロップ・ダウン・メニュー６６０にｘ１用のデフォルトのフィット関数、特徴ｘ１についてのノード分割値を示す表（６７０）、ならびにレコード・プロットおよび表６７０からのノード分割値を示すノード分割グラフを示す分割選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウ６５０を開く。ドロップ・ダウン６６０は、現在のフィット関数が「平均」であることを示し、表６７０よりノード分割値が３７．６であるグラフ６８０を示す。この時点で、ユーザ３６０は、ドロップ・ダウン６６０を通じてフィット関数を修正すること、または表６７０もしくはグラフ６８０を修正することによってノード分割しきい値を修正すること、あるいはその両方を行なうことができる（さらなる詳細については、図７、および対応する文章を参照されたい）。

【0053】

図７は、ユーザが分割選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウを使用して様々なノード分割パラメータを修正する様子を描いた例示の図である。図７は、分割選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウ６５０内でユーザ３６０がポインタ７００を使用してフィット関数を変えたがっていることを示す。ユーザ３６０がフィット関数を変更する時、決定木修正器サブシステム３１０は、分割選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウ７１０を表示する。

【0054】

分割選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウ７１０は、ユーザ３６０がフィット関数を「線形」に変更することを示しており（７２０）、フィット関数が変わると、決定木修正器サブシステム３１０は、ノード分割値を自動的に変更して特徴重要度を最大化する（表７３０）。加えて、決定木修正器サブシステム３１０は、グラフ７４０を変更して、表７３０に示されるノード分割値に対応する、対応する分割値インジケータ７５０および７６０を伴った線形フィット関数を表現する。

【0055】

ユーザ３６０は、表７３０内でノード分割値を変更すること、あるいはそれに応じて分割値インジケータ７５０もしくは７６０またはその両方を動かすことによって、ノード分割値をさらに調節することができる。そして、いったんユーザ３６０がノード分割特徴、ノード分割フィット関数、およびノード分割値を選択し終えてしまうと、ユーザ３６０は、変更を承認し、決定木修正器サブシステム３１０は、変更に基づいて修正された決定木を表示する（さらなる詳細については、図８、および対応する文章を参照されたい）。

【0056】

図８は、ユーザが、決定木に対するノード分割パラメータ変更の組を確定する様子を描いた例示の図である。いったんユーザ３６０が、図６からのフィット関数および分割値を含め、分割パラメータを決定してしまうと、ユーザ３６０は、ポインタ８００を使用してｘ１（および対応する修正済ノード分割パラメータ）を選択する。そして、決定木修正器サブシステム３１０は、ノード１から分岐した修正済の子ノードを伴う修正された決定木８１０（図８には、その一部を示す）を自動的に表示する。

【0057】

図８は、ユーザ３６０が図７で設定したノード分割パラメータに基づいて、ノード１が、今度は３つの子ノード３、４、および５に分割される様子を示す。８１０から分かるように、新しい子ノードは、今度は（ｘ５ではなく）特徴ｘ１に基づいている。コンピュータ・システム３００は、修正された決定木に基づいて対応する機械学習モデルを更新し、それに応じて更新された機械学習を予測モデリングに利用する。

【0058】

図９は、特徴エンジニアリングを使用して新しい特徴を作成するためのユーザ・インターフェース・ウィンドウを描いた例示の図である。ユーザ３６０が図６で「特徴を作成」ボタン６４０を選択すると、決定木修正器サブシステム３１０は、ユーザ・インターフェース・ウィンドウ９００を開き、ユーザ３６０が本明細書で検討されるようなノード分割で使用する新しい特徴を作成できるようにする。

【0059】

ユーザ３６０は、ウィンドウ９１０に新しい特徴の名称を入力し、ウィンドウ９２０には表現を入力する。ユーザ３６０は、複数の特徴の相互作用（例えば、ｘ１＋ｘ２、ｘ１＊ｘ２など）、または既存の特徴を用いた数式を使用すること、あるいはその両方を作成してもよい。ユーザ３６０は、次いでポインタ９５０を使用して「ＯＫ」を選択し、決定木修正器サブシステム３１０は、新しい特徴をエントリ９６０として特徴選択ユーザ・インターフェース・ウィンドウ６００に追加する。そして、ユーザ３６０は、新しい特徴エントリを、ノード１用のノード分割特徴として選択することができる。

【0060】

図１０は、選択された特徴およびターゲットに基づいたフィット関数選択肢およびプロット選択肢を描いた例示の図である。表１０００は、連続的ターゲットおよび選択された連続的特徴を用いて、ユーザ３６０が平均フィット関数、中央値フィット関数、線形フィット関数、または多項式フィット関数を選択できることを示している。表１０００は、連続的ターゲットおよび選択されたカテゴリ的特徴を用いて、ユーザ３６０が、条件付き平均フィット関数または条件付き中央値フィット関数を選択できることを示している。カテゴリ的ターゲットおよび選択された連続的特徴を用いて、表１０００は、ユーザ３６０がモード・フィット関数およびロジット・フィット関数を選択できることを示している。また、カテゴリ的ターゲットおよび選択されたカテゴリ的特徴を用いて、表１０００は、ユーザ３６０がモード・フィット関数を選択できることを示している。

【0061】

表１０５０は、連続的ターゲットおよび選択された連続的特徴を用いて、ユーザ３６０が、散布図を選択できることを示している。表１０５０は、連続的ターゲットおよび選択されたカテゴリ的特徴を用いて、ユーザ３６０が、選択された特徴のカテゴリによる箱図を選択できることを示している。カテゴリ的ターゲットおよび選択された連続的特徴を用いて、表１０５０は、ユーザ３６０が選択された特徴の各間隔においてターゲットの棒グラフを選択できることを示している。また、カテゴリ的ターゲットおよび選択されたカテゴリ的特徴を用いて、表１０５０は、ユーザ３６０が選択された特徴のカテゴリによってグループ化された棒グラフを選択できることを示している。

【0062】

本開示の特定の実施形態を示し、説明してきたが、当業者にとっては、本明細書の教示に基づいて、本開示とその広範な態様から逸脱することなく変更および修正が成され得ることが明白であろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、すべてのそのような変更および修正を、本開示の真の範囲内に含まれるように、その範囲に包含するものである。さらに、本開示は、添付の特許請求の範囲によってのみ定義されることを理解されたい。当業者であれば、導かれる請求項要素の具体的な数が意図される場合、このような意図は請求項において明示的に述べられるものであり、そのような記述がなければそのような限定も存在しないことを理解されよう。理解を助ける助けとして、非限定的な例としては、以下の添付の特許請求の範囲には、請求項要素を導くために前置きとしての言い回し「少なくとも１つの（ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ）」および「１つまたは複数の（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ）」の使用が含まれる。しかしながら、このような言い回しの使用は、同一請求項が前置きとしての言い回し「１つまたは複数の（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ）」または「少なくとも１つの（ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ）」および「１つの（ａ）」または「１つの（ａｎ）」などの不定冠詞を含む場合でも、不定冠詞「１つの（ａ）」または「１つの（ａｎ）」による請求項要素の導入が、このように導かれる請求項要素を含む特定の請求項を、そのような要素を１つしか含まない開示に限定することを暗示するものとして解釈するべきではない。定冠詞の請求項における使用についても同じことが言える。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【手続補正書】

【提出日】2023-12-27

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

１つまたは複数のプロセッサが実行する方法であって、
決定木中のノードを選択する第１のユーザ選択を受け取ったことに応答して、ユーザ・インターフェース上に、１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを表示することであって、前記選択されたノードが前記決定木中で、前記１組のノード分割パラメータに基づいて１組の子ノードに分岐する、前記表示することと、
第２のユーザ選択を受け取ったことに応答して、前記選択されたノードの前記１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを調節することと、
前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて前記決定木を修正することであって、前記修正された決定木が、前記選択されたノードから前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて分岐する修正された１組の子ノードを含む、前記修正することと
を含む、方法。

【請求項2】

前記１組のノード分割パラメータが、ノード分割特徴、ノード分割フィット関数、および１組のノード分割値のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第２のユーザ選択が異なるノード分割特徴を選択していることを判断することと、
前記異なるノード分割特徴に基づいたノード分割グラフを表示することと、
前記ノード分割グラフを表示したことに応答して、異なるノード分割フィット関数を選択する第３のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割特徴および前記異なるノード分割フィット関数に基づいた異なるノード分割グラフを表示することと
をさらに含む、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記異なるノード分割グラフが、前記１組のノード分割値に対応する１組の分割値インジケータを含み、前記方法が、
異なる１組のノード分割値を含む第４のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割グラフ上で、前記異なる１組のノード分割値に基づいて、前記１組の分割値インジケータを修正することと
をさらに含む、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記決定木を修正するユーザ認可を受け取ったことに応答して、前記修正された決定木を表示することであって、前記修正された決定木上に表示される前記修正された１組の子ノードが、前記修正された特徴、前記修正されたフィット関数、および前記修正された１組のノード分割値に基づいている、前記表示すること
をさらに含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記ノード分割グラフ上にレコードの統計的プロットを表示することと、
前記異なるノード分割グラフを表示したことに応答して、前記レコードの統計的プロットのビューを修正することと
をさらに含む、請求項３に記載の方法。

【請求項7】

前記選択された異なるノード分割特徴が新しいノード分割特徴に対応すると判断することと、
前記ユーザから受け取った１つまたは複数の特徴エンジニアリング・パラメータに基づいて、前記新しいノード分割特徴を作成することと、
前記新しいノード分割特徴に基づいて、前記ノード分割グラフを表示することと
をさらに含む、請求項３に記載の方法。

【請求項8】

前記第１のユーザ選択を受け取ることに先立って、
データセットを使用して機械学習モデルを訓練することであって、前記訓練された機械学習モデルが前記データセットに基づいて前記決定木を生成する、前記訓練することと、
前記ユーザ・インターフェース上に前記決定木を表示することと、
前記修正された決定木に基づいて、前記機械学習モデルを修正することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

情報ハンドリング・システムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記プロセッサのうちの少なくとも１つに結合されたメモリと、
決定木中のノードを選択する第１のユーザ選択を受け取ったことに応答して、ユーザ・インターフェース上に、１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを表示することであって、前記選択されたノードが前記決定木中で、前記１組のノード分割パラメータに基づいて１組の子ノードに分岐する、前記表示することと、
第２のユーザ選択を受け取ったことに応答して、前記選択されたノードの前記１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを調節することと、
前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて前記決定木を修正することであって、前記修正された決定木が、前記選択されたノードから前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて分岐する修正された１組の子ノードを含む、前記修正することと
のアクションを実行するために、前記メモリに記憶され、前記プロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるコンピュータ・プログラム命令の集合と
を備える、情報ハンドリング・システム。

【請求項10】

前記１組のノード分割パラメータが、ノード分割特徴、ノード分割フィット関数、および１組のノード分割値のうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項11】

前記プロセッサが、
前記第２のユーザ選択が異なるノード分割特徴を選択していることを判断することと、
前記異なるノード分割特徴に基づいたノード分割グラフを表示することと、
前記ノード分割グラフを表示したことに応答して、異なるノード分割フィット関数を選択する第３のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割特徴および前記異なるノード分割フィット関数に基づいた異なるノード分割グラフを表示することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１０に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項12】

前記異なるノード分割グラフが、前記１組のノード分割値に対応する１組の分割値インジケータを含み、前記プロセッサが、
異なる１組のノード分割値を含む第４のユーザ選択を受け取ることと、
前記異なるノード分割グラフ上で、前記異なる１組のノード分割値に基づいて、前記１組の分割値インジケータを修正することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１１に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項13】

前記プロセッサが、
前記決定木を修正するユーザ認可を受け取ったことに応答して、前記修正された決定木を表示することであって、前記修正された決定木上に表示される前記修正された１組の子ノードが、前記修正された特徴、前記修正されたフィット関数、および前記修正された１組のノード分割値に基づいている、前記表示すること
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１２に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項14】

前記プロセッサが、
前記ノード分割グラフ上にレコードの統計的プロットを表示することと、
前記異なるノード分割グラフを表示したことに応答して、前記レコードの統計的プロットのビューを修正することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１１に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項15】

前記プロセッサが、
前記選択された異なるノード分割特徴が新しいノード分割特徴に対応すると判断することと、
前記ユーザから受け取った１つまたは複数の特徴エンジニアリング・パラメータに基づいて、前記新しいノード分割特徴を作成することと、
前記新しいノード分割特徴に基づいて、前記ノード分割グラフを表示することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項１１に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項16】

前記プロセッサが、
前記第１のユーザ選択を受け取ることに先立って、
データセットを使用して機械学習モデルを訓練することであって、前記訓練された機械学習モデルが前記データセットに基づいて前記決定木を生成する、前記訓練することと、
前記ユーザ・インターフェース上に前記決定木を表示することと、
前記修正された決定木に基づいて、前記機械学習モデルを修正することと
を含むさらなるアクションを実行する、請求項９に記載の情報ハンドリング・システム。

【請求項17】

１つまたは複数のプロセッサに、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのコンピュータ・プログラム。

【請求項18】

請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の方法を１つまたは複数のプロセッサに実行させるためのコンピュータ・プログラムを記録した、コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項19】

方法であって、
データセットを使用して機械学習モデルを訓練することであって、前記訓練された機械学習モデルが前記データセットに基づいて決定木を生成する、前記訓練することと、
ユーザ・インターフェース上に前記決定木を表示することであって、前記決定木が複数のノードを含む、前記表示することと、
前記決定木中の前記複数のノードのうちの１つを選択する第１のユーザ選択を受け取ったことに応答して、１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを表示することであって、前記選択されたノードが前記複数のノードにおいて、前記１組のノード分割パラメータに基づいて、１組の子ノードに分岐する、前記表示することと、
第２のユーザ選択を受け取ったことに応答して、前記選択されたノードの前記１組のノード分割パラメータのうちの少なくとも１つを調節することと、
前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて前記決定木を修正することであって、前記修正された決定木が、前記選択されたノードから前記調節された１組のノード分割パラメータに基づいて分岐する修正された１組の子ノードを含む、前記修正することと
前記修正された決定木に基づいて、前記機械学習モデルを修正することと
を含む、方法。

【国際調査報告】