無限大属性空間における決定木学習時の枝刈り手法の検討
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概要
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決定木の学習は、学習知識が木構造であるため直感的に分かりやすいこと、効率の良い判定手続きを導出できる等の利点がある。従来の決定木の学習では、属性空間の全体は既知であり、その中から対象を特徴付ける属性集合の部分集合から成る決定木を作成している。本論文では、属性空間が未知、あるいは可算無限の可能性がある条件下で、(1)既存のk-CNF学習アルゴリズムの学習特性と問題点を指摘し、この問題を解決するため、(2)ID3系の決定木を学習する際の基本アルゴリズム、(3)適切な事例集合を維持するための枝刈り方法を提示する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
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