制限カーネルを用いた特徴選択(9月15日)(<特集>「アクティブマイニング」及び一般)
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概要
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本論文は,変数の高次相関を考慮に入れた,新しい特徴選択アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは,学習エンジンとしてサポートベクトルマシンを用いるラッパー法の一種であり,カーネル関数を用いて,変数の組み合わせが張る高次特徴空間上で効率の良い学習を行った後,学習された分類器を分析し分類に寄与しない変数を同定する.この分析は,特徴空間上の超平面として記述される分類器から,ある変数を含む全て成分を取り除いて得られる分類器の制限を計算し,制限された分類器と元の分類器の分類性能を比較することで行われる.ある特定の変数が含まれる変数の組み合わせの数は,一般に非常に大きいが,制限カーネルと呼ばれるカーネル関数を用いることで,分類器の制限を効率良く計算できることが示される.さらに,人工的なデータを用いた実験と,ニュース記事分類タスクの実データを用いた実験により,提案する特徴選択アルゴリズムが,既存のアルゴリズムよりも優れていることが示される.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-09-14
著者
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