OFS2000-26 / AI2000-28 ブースティングによる精度向上を実現する単一決定木の学習
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概要
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学習アルゴリズムのエラー率を削減する技巧として, Bagging等の多数決によるクラス判別手法が近年注目されている.これらクラス判別では, クラス判別理由が論理表現で記述されない.また, エラー率を十分に削減するには, クラス判別関数1つだけでクラスを判別する場合に比べ, 十数倍から数百倍も判別時間やメモリー量が必要となる.これらの問題を解決するために, 本稿では多数決クラス判別を近似する単一の決定木を学習する手法を提案する.提案手法は, 各判別関数と等価なメタ事例を訓練事例とし, オリジナルの事例の頻度分布を基に無用なノード分割を避けながら単一の決定木を学習する.提案手法を実験的に評価したところ, Baggingによる多数決クラス判別の高精度を保ちつつ, 判別関数2つ分程度の表現量の単一決定木が獲得できることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-07-12
著者
-
金田 重郎
同志社大学大学院・工学研究科・情報工学専攻
-
秋葉 泰弘
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
金田 重郎
同志社大学大学院
-
金田 重郎
同志社大学大学院総合政策科学研究科・同志社大学工学部
-
金田 重郎
同志社大学
-
フセイン アルモアリム
サウジアラビア国立石油鉱物大学
-
アルモアリム フセイン
サウジアラビア国立石油鉱物大学
-
Almuallim H
サウジアラビア国立石油鉱物大学
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