シーズ属性の逐次拡張に基づく属性選択
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概要
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本稿では,ラッパーメソッドの問題点である計算コストを改善する形で,シーズメソッドと呼ぶ新しい属性選択法を提案する.シーズメソッドはまず,所与の全属性集合でマイニングし,得られたルールセットにおいて出現率の高い属性の集合をシーズ属性集合として選択する.この初期属性集合を出発点とし,正解率が低下するまで属性集合を逐次的に拡張していく.今回はシーズメソッドを評価するために,ポピュラーな属性選択メソッドであるフィルターメソッドとラッパーメソッドとの比較実験をUCIMLリポジトリを用いて行った.今回のケーススタディでは,最高の正解率と2番目の計算コストの低さを達成できた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2002-05-23
著者
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