「ルールアンサンブルを用いた歩留まりモデリング」、先進半導体製造会議、2007年
要旨：本論文では、収量損失の特性化問題に対する新規統計モデリング手法「ルールアンサンブル」の応用を紹介する。収量損失モデリングは回帰または分類問題と捉えられ、データから導出された単純なルールの線形結合としてモデルを構築する。これらのルールアンサンブルは、最良手法と競合し得る予測モデルを生成することが実証されている。高い精度に加え、これらのルールは理解しやすいという特徴を有する。 同様に、各ルールおよび関連変数の重要度を評価できる。本アルゴリズムは、他の変数との相互作用に関わる変数を自動的に特定する手法、ならびにそれらの相互作用の強さと程度を提供する。本手法の解釈上の利点を示すため、半導体製造データの分析例を提示する。
キーワード：収量モデリング、予測学習、決定木