時系列決定木の実験的評価(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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本論文では,われわれが提案した時系列決定木を種々の条件下で実験的に評価する.われわれの手法は,実応用における重要性ゆえに注目を集めつつある時系列分類学習において,正確で可読性が高い決定木を学習することが経験的に分かっている.本評価により,分割テストとその評価基準間の相互影響など,重要な知見が得られた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2003-09-14
著者
-
高林 克日己
千葉大学医学部第2内科学教室
-
横井 英人
香川大学医学部附属病院 医療情報部
-
横井 英人
千葉大学医学部附属病院医療情報部
-
鈴木 英之進
横浜国立大学大学院工学研究院
-
山田 悠
横浜国立大学大学院工学府
-
鈴木 英之進
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
山田 悠
横浜国立大学大学院工学府:(現)(株)nttデータ
-
高林 克日己
千葉大学医学部附属病院アレルギー膠原病内科
-
鈴木 英之進
横浜国立大学大学院工学府物理情報工学専攻電気電子ネットワークコース
-
高林 克日己
千葉大学医学部内科学第二
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