属性値の差異の閾値計算による事例からのルール抽出方法
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概要
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機械学習の分野において,与えられた訓練事例から一般的な規則を導き出す帰納的学習は,近年盛んに研究されているテーマの一つである.RF2法は,訓練事例が目標概念に対する正事例と負事例という形で与えられた場合に有効な帰納的学習アルゴリズムである.しかし,RF2法には,訓練事例数,および事例に含まれる属性数が増加すると学習に要する時間(学習時間と呼ぶ)が急増する,数値を含む事例を直接扱えない,などの問題点があった.本論文では,これらの問題点を克服することを目的としてRF2法を改良した学習アルゴリズムTIG法(Thresholdsbased Iterative Generalization)を提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-03-01
著者
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