サポートベクターマシン（SVM）は、マージン最大化によって優れた汎化性を持つ線形分類器として近年多くの注目を集めている。我々は、これまで分離境界線を近似するCoarse-to-FineというTwo-stepモデリング法を提案している。そこでは、Two-stepモデリング法のCoarse-stepで、回帰ベクターの内積で定義される中間モデルを構築し、Fine-stepで、Coarse-stepで得られた中間モデルを準線形カーネル関数として利用し、マージン最大化でSVM分類器を構築する。本研究では、このような準線形カーネルという中間モデルの構築を通して、深層学習を用いた欠損値のある非線形予測モデルの構築を行っていた。複数のベンチマークデータセットや実際の空気品質データの予測問題に適用し提案モデルの有効性を検証した。