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芝浦工大など、簡便な手法でCMを見て脳が反応するパターンの個人差予測に成功

特徴選択の手法(a)Impurityと(b)Permutationそれぞれから計算した脳反応モデル推定に対する設問の重要度がプロットされたグラフ(今回発表された論文のFig.3が改変されたもの)。高い重要度を持つ設問から低い重要度を持つ設問まで、全体に対する設問数の割合が累積分布(CDF)で表されている。(a)では設問の順番上位2割の重要度が高く推定に十分な効果があることが、(b)では上位1割のみが推定に必要であることが示されている(着色部) (出所:芝浦工大Webサイト)

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