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J-GLOBAL ID：202003003768260969
機械学習プログラム検証装置および機械学習プログラム検証方法
Inventor：
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Applicant, Patent owner：
Agent (1)：
一色国際特許業務法人
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2019025171
Publication number (International publication number)：2020135171
Application date： Feb. 15, 2019
Publication date： Aug. 31, 2020
Summary：
【課題】予測モデルの妥当性を網羅的に評価可能とする。【解決手段】機械学習プログラム検証装置100において、機械学習によって作成されたプログラムに関して、その決定木における決定木パスを示すパス論理式を論理積結合して決定木論理式を得て、決定木論理式に対し、検証性質論理式と目的変数計算論理式とを論理積結合し結合論理式を作成し、この結合論理式を充足可能性判定器に入力して充足可能性判定を行い、この判定結果が充足性を示す場合、該当充足解から検証性質に違反する説明変数の値である違反入力値と目的変数の値である違反出力値を取得する演算装置104を含む構成とする。【選択図】図1
Claim (excerpt)：
複数の決定木から構成されるアンサンブルツリーによる予測アルゴリズムに従い、説明変数の値を入力として目的変数の値を出力する、機械学習によって作成されたプログラムを保持する記憶装置と、
前記プログラムに関して、前記決定木における決定木パスを示すパス論理式を、論理積結合することで決定木論理式を作成する処理と、
前記決定木論理式に対し、前記プログラムに関して検証対象とする検証性質を示す検証性質論理式と、前記決定木ごとの決定木出力値と前記目的変数の値との関係を定義する目的変数計算論理式とを論理積結合して、結合論理式を作成する処理と、
前記結合論理式を、所定の充足可能性判定器に入力することで、前記結合論理式の充足可能性判定結果を取得し、当該充足可能性判定結果に基づいて、前記プログラムが前記検証性質を充足するか判定する処理と、
前記判定の結果が充足性を示す場合、前記充足可能性判定器が示す充足解から、前記検証性質に違反する説明変数の値である違反入力値と、当該違反入力値の場合の目的変数の値である違反出力値を取得する処理と、を実行する演算装置と、
を備えることを特徴とする機械学習プログラム検証装置。
IPC (2)：
FI (2)：
F-Term (1)：
Patent cited by the Patent：
Article cited by the Patent：
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