決定木生成のための共生進化における部分解の検討(一般(データマイニングI))(「社会システムにおける知能」及び一般)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
分類規則の表現技法の1つである決定木は,記憶容量やクラス判定処理の速度,分類規則の解釈の容易さの点から,未知事例分類に関して高正解率であると同時に,冗長性が少なく簡素あることが望ましい.本研究では,遺伝的アルゴリズムの1手法である共生進化を利用することで,予測正解率が高く簡素な決定木の生成を目指す.共生進化の特徴は部分解を個体として保持する点にある.新しい決定木学習システムSESAT2を構築し,部分解の違いが及ぼす影響について検討する.部分解の遺伝子表現と集団構成が異なる4種類のSESAT2を用意し,UCIリポジトリのデータにより評価した.その結果,システムの違いが訓練適応度と予測正解率に与える影響は少ないが,簡素さと学習時間を左右することが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-09
著者
関連論文
- 多数決機械を用いたインパルス性雑音の検出法(研究速報)
- 多数決機械を用いたインパルス性雑音の検出法 (画像処理(復元・強調))
- 多数決機械を用いた雑音重畳画像の強調
- アルゴリズム学習支援システム"FLOMAGE"
- 共生進化の基本的な特徴と効果 (「機械学習とその応用」および一般発表)
- ポリマー判別のための2段階判別決定木
- 共生進化に基づく簡素な決定木の生成
- 決定木生成のための共生進化における部分解の検討(一般 : データマイニングI)
- 決定木生成のための共生進化における部分解の検討(一般(データマイニングI))(「社会システムにおける知能」及び一般)
- 同義語の意味の違いを測る--「インターネット」と「ネット」に対する認知実験を例に (テーマ:一般(第11回 社会言語科学研究大会と部分共催))
- 共生進化に基づく帰納論理プログラミングの予測精度の向上
- 共生進化に基づく決定木の最適化に関する研究
- 算数の抽象概念獲得におけるアナロジー
- 複数の情報媒体を用いた学習の過程 : プログラミング言語Prologを題材として