決定木生成のための共生進化における部分解の検討(一般 : データマイニングI)
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概要
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分類規則の表現技法の1つである決定木は,記憶容量やクラス判定処理の速度,分類規則の解釈の容易さの点から,未知事例分類に関して高正解率であると同時に,冗長性が少なく簡素であることが望ましい.本研究では,遺伝的アルゴリズムの1手法である共生進化を利用することで,予測正解率が高く簡素な決定木の生成を目指す.共生進化の特徴は部分解を個体として保持する点にある.新しい決定木学習システムSESAT2を構築し,部分解の違いが及ぼす影響について検討する.部分解の遺伝子表現と集団構成が異なる4種類のSESAT2を用意し,UCIリポジトリのデータにより評価した.その結果,システムの違いが訓練適応度と予測正解率に与える影響は少ないが,簡素さと学習時間を左右することが示された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-03-15
著者
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