ブール関数の学習におけるブーリアンカーネルを用いた特徴選択について(一般 : データマイニングII)
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概要
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本論文は,離散データ分類器の学習のための,変数間の依存関係を考慮した変数選択アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは,変数の組合せの重み付き線形和として学習された分類器から,ある変数を含む組合せを,全て除去して得られる分類器の制限を計算する.そして,制限による分類能力の低下が確認されないとき,その変数を分類に寄与しない変数として除去する.このような変数選択手法が,既存手法に比べて優れていることを,人工的に生成したデータを用いた実験により示す.また,本手法のテキスト分類問題に対する適用可能性を示唆する実験結果を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-03-15
著者
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