規則の帰納学習におけるバイアスの経験的比較
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概要
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規則の帰納学習は, データ集合からのルールの自動発見であり, 探索的データ解析などにおいて有用である。規則の帰納学習において, 種々の手法が提案されているが, それらのデータ特性に関する比較は不十分であった。本稿では, 命題属性表現データからの特定の結論部を持つ規則の帰納学習において, 知識表現, 評価規準および連続値属性の離散化などの手法すなわちバイアスを実世界のデータ集合を用いることにより比較する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
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