区間・領域分割を用いたRegression Treeの構成
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概要
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近年データマイニング(data mining)がデータベース研究と人工知能研究の境界分野として注目を集めているが、そのなかの一トピックとしてデータベースからのregression tree構成がある。従来のregression tree構成においては内部ノードを分割する際そのノードに対応するデータセットをある単一属性の値がある定数値より小さいか否かで振り分ける手法(guillotine-cut)がとられてきたが、我々はそれに代わるものとして、データセットを2つの数値属性が張る平面中のある領域に含まれるか否かで振り分ける手法をその効率的な実現法とともに提案し、あわせて実装およぴ実験を行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-12-02
著者
-
森本 康彦
東京学芸大学
-
森下 真一
日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所
-
森本 康彦
日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
-
森本 康彦
日本ibm(株)東京基礎研究所
-
石井 拓
東京大学理学系研究科情報料学専攻
-
森下 真一
東京大学医科学研究所
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