多分岐の決定木型ブースティングアルゴリズム
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概要
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本研究では,MansourとMcAlleterが提案した多分岐の決定不学習アルゴリズムに対してより単純な解析を行う.ここで多分岐の決定木とは各内部頂点の分岐数が2以上の決定木で,内部頂点ごとに分岐数が異なってもよいものとする.彼らは,2分岐の決定木構成アルゴリズムを多分岐の場合に拡張し,葉の個数を固定した時,拡張されたアルゴリズムの出力する多分岐の決定木の誤差が拡張前のアルゴリズムの出力する2分岐の決定木の誤差の上限を越えない事を示した.我々は,より緩やかで単純な条件の下でも彼らの結果が成り立つ事を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-03-12