クラシファイヤールール群の学習過程におけるID3的評価法について
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概要
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あるデータに潜在する特徴,傾向をアルゴリズムによって抽出しようとする概念学習は様々なアプローチが提案されている.その中でも,クラシファイャーシステム(以下,CS)は強力な探索システムである遺伝的アルゴリズムを用いて学習を行うシステムである.CSはルールの集合から構成され,ビッディングプロセスを通して正しいルールが淘汰され,また遺伝的探索オペレーターによって新しいルールを生成することによって潜在する概念をルールとして獲得する.一方,全く異なる角度からの学習として決定木を利用する方法がある.情報理論に基づき学習の記述言語としての決定木を生成する.その決定木はツリー構造を通して問題の構造を表している.CSは,ルールベースの問題表現を行っているために問題依存が少ない.しかしながらそれゆえ,解を構造的に扱うことは困難である.そこで本論では,CSの新しい探索オペレーターとして決定木の構造的特徴を取り入れたDTO(Decision Tree Operator)を提案する.
- 1994-09-20
著者
-
鈴木 恵二
北海道大学大学院情報科学研究科
-
本堂 直浩
北海道大学工学部
-
成瀬 継太郎
北海道大学工学部
-
嘉数 惰昇
北海道大学工学部
-
鈴木 恵二
北海道大学
-
鈴木 恵二
北海道大学工学部
-
本堂 直治
北海道大学大学院
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