相関ルールにもとづく属性生成手法
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概要
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A decision tree is considered to be appropriate (1) if the tree can classify the new data accurately, and (2) if the size of the tree is small. One of the approaches to generate such a good decision tree is to add the new attributes and their attribute values to extend the description of the training data in the data pre-processing stage. Many works on data pre-processing have been done such as attribute generation and attribute selection methods. However, most of them are based on logic programming so that it takes much time for the pre-processing computation, and some of them need a priori knowledge of the data domain. These are disadvantage for the data mining dealing with volume data. We propose a novel approach that knowledge on the relevance of attributes is generated as association rules from the training data. The new attributes and attribute values are generated from the association rules among attributes. In this paper, we present the proposing method and investigate its feature. The effectiveness of our approach is demonstrated though some experiments.
- 社団法人人工知能学会の論文
- 2000-01-01
著者
-
片井 修
京都大学大学院情報学研究科
-
椹木 哲夫
京都大学大学院工学研究科
-
寺邊 正大
株式会社三菱総合研究所
-
寺邊 正大
(株)三菱総合研究所総合安全研究センター
-
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
-
寺邊 正大
(株)三菱総合研究所
-
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
-
椹木 哲夫
京都大学大学院
-
片井 修
京都大学大学院 情報学研究科
-
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
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