S^3Baggingによる高速な分類器生成
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概要
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データマイニングの過程では, 意思決定者がデータから必要とする知識を得ることができるまでに, 分類器の生成を繰り返さなければならないことが多い.よって, データマイニングツールには大規模データから正確な知識を抽出するだけでなく, 意思決定者の要求に応えるべく高速に抽出することも要請される.高速に分類器を生成する方法としては, サブサンプリングを行うことにより学習データの事例数を減らすことが考えられる.しかしながら, 一般的には学習データの事例数が減少すると分類器の分類精度が劣化する.本論文では, サブサンプリングとコミッティ学習手法の1種であるBaggingを組み合わせた新しい分類器生成手法であるS^3Bagging(Small SubSampled Bagging)を提案する.S^3Baggingでは, 複数の分類器をサブサンプリングされた学習データを用いて並列に生成し, 生成された分類器を用いてコミッティ分類器を構成する.これにより, サブサンプリングによる分類精度の劣化を防ぐことができる.また, S^3Baggingの性能について実験を通じて確認した結果をあわせて示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-12-15
著者
-
寺邊 正大
株式会社三菱総合研究所
-
寺辺 正大
三菱総合研究所総合安全研究センター
-
寺邊 正大
(株)三菱総合研究所 安全技術研究部
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所
-
元田 浩
大阪大学産業科学研究所
-
寺邊 正大
三菱総研
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構jst Erato湊離散構造処理系プロジェクト
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