Decision Tree - Graph-Based Inductionの機能拡張
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概要
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Graph-Based Induction (GBI法)は,逐次的ペア拡張によってグラフ構造データから類型パターンを抽出する機械学習手法の一つである.一方,決定木はデータ分類に有効な手段であり,理解しやすいルールが得られるという利点があるが,決定木を構築するにはデータを属性-属性値として表現する必要がある.本稿は,GBI法を用いて,グラフ構造データに対して分類器(決定木)を構築する手法,Decision Tree - Graph-Based Induction (DT-GBI法)を提案する.この手法は,オンラインで属性(分類に有効な部分グラフ)をGBI法により生成しながら決定木を構築するという特徴を持つ.DT-GBI法の性能をUCI RepositoryからのDNAデータセットに対する実験で評価し,DT-GBI法がグラフ構造データに対して分類器を構築する効率的な手法であることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-03-13
著者
-
吉田 哲也
北海道大学大学院情報科学研究科
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所知能システム科学研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所
-
元田 浩
大阪大学産業科学研究所
-
吉田 哲也
大阪大学産業科学研究所
-
ジアムサクン ワロドム
大阪大学産業科学研究所
-
松田 喬
大阪大学産業科学研究所
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
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