決定木モデルにおける予測アルゴリズムについて
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概要
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従来,決定木モデルを用いた予測(分類,判別)を行う場合,決定木生成アルゴリズムが用いられてきた.これらは,データが与えられたもとでのモデル選択アルゴリズムとみなすことができる.つまり,従来はデータが与えられたもとでモデルを一つ選択し,選択したモデルを用いて予測を行っているといえる.よって,予測誤り率に対して理論的な評価を行うのは非常に困難であった.そこで本研究では,平均予測誤り率を最小にする予測アルゴリズムを示す.そのためにまず,従来の決定木モデルをパラメトリックな確率モデルとして再定式化する.そのモデルを用いて,ベイズ決定理論にもとづく最適な予測アルゴリズムを示す.更に,モデルクラスを制約することで効率的に予測分布を計算するアルゴリズムについて述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-07-25
著者
-
野村 亮
青山学院大学理工学部
-
松嶋 敏泰
早稲田大学理工学術院
-
平澤 茂一
早稲田大学理工学術院
-
松嶋 敏泰
横浜商科大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
須子 統太
早稲田大学理工学部経営システム工学科
-
野村 亮
早稲田大学理工学部
-
須子 統太
早稲田大学
-
平沢 茂一
早稲田大学理工学部工業経営学科
-
平澤 茂一
早稲田大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学大学院理工学研究科
-
野村 亮
専修大学ネットワーク情報学部
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