帰納学習における例外検出による決定木のコンパクト化
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概要
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帰納的学習の分野において,現実世界のデータから意味のある規則を学習することは重要な課題である.これまでにも,学習結果を悪化させる事例をノイズとしてとらえ,統計的な手法を用いて学習結果を改善する手法が提案されている.本論文では,従来の手法とは視点を変え,学習結果を悪化させる原因の一つと考えられる例外事例に着目し,これらを検出することによって学習結果を改善する手法を提案する.一般に,例外には様々な側面があると考えられるが,提案手法では,目標概念に対する正負の事例が与えられた場合に「負の事例であるが正の事例との類似性の高いもの」またはその逆の事例を例外事例としてとらえることにより,例外検出を実現する.事例間の類似性を評価するために,事例を記述する属性値に対して典型度を定義する.例外は,属性値の典型度を用いて,例外を検出するための決定木を生成し,正の事例との類似性の高い負の事例を探索することにより検出される.提案手法の有効性を確認するために,種々の実験を行った.実験結果から,提案手法は適切な例外検出が可能であり,例外検出の結果を用いることにより,例外事例が含まれる事例集合からでも,コンパクトな決定木が学習されることが確認された.未知事例に対する分類誤り率,および計算量についても検証した.
- 1995-08-15
著者
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