ID3-GAによる非独立性属性データ問題へのアプローチ
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概要
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ID3は, 分類のための決定木生成アルゴリズムとして知られているが, データの性質によっては分類精度が低下する特性を持つ. 特に, データ中の属性がセマンティクス的に非独立である場合, その傾向は顕著である. 本論ではこれに対し従来の情報エントロピーによる属性情報の獲得のほかに, 属性のセマンティクスを表現する重み付けパラメータを設定し, 決定木の生成を行うID3-GAによるアプローチを行っている. 特に, 本論ではこの最適パラメータの決定には遺伝的アルゴリズムを用いている. ここでは計算機実験において, 非独立性属性を含むデータに対し実験を行い, ID3-GAの有効性, 挙動, 特性の検証を行っている.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-02-15
著者
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