属性集合が可変な場合における決定木学習方式
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概要
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従来のID3系の決定木学習方式では,インクリメンタルな学習へ拡張したID4,ID5Rも含め,学習期間中の属性集合に関しては一定であることが仮定されている。しかし,実際に専門家から知識を獲得する場合,対象を分類するに足る属性を当初から把握して,学習用の事例集合を集められないことがある。このとき,学習期間中に新たな属性の導入が必要になる場合があり,学習用事例集合を新しい属性集合を用いて,再収集しなければならなくなる。本稿では,属性集合が学習期間中に漸増する仮定の下に,収集済み事例集合を破棄せずに決定木を導出できるようID3系決定木学習理論の拡張を試みる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-03-01
著者
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