A ROBUST ENSEMBLE LEARNING USING ZERO-ONE LOSS FUNCTION
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概要
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Classifier is used for pattern recognition in various fields including data mining. Boosting is an ensemble learning method to boost (enhance) an accuracy of single classifier. We propose a new, robust boosting method by using a zero-one step function as a loss function. In deriving the method, the MarginBoost technique is blended with the stochastic gradient approximation algorithm, called Stochastic Noise Reaction (SNR). Based on intensive numerical experiments, we show that the proposed method is actually better than AdaBoost on test error rates in the case of noisy, mislabeled situation.
- 社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会の論文
著者
-
香田 正人
筑波大学
-
SUZUKI Hitoshi
Tohoku Gakuin University
-
鈴木 秀男
慶応義塾大学
-
鈴木 秀男
慶應義塾大学
-
鈴木 秀男
University Of Tsukuba
-
Sano Natsuki
Central Research Institute of Electric Power Industry
-
Suzuki Hideo
University of Tsukuba
-
Koda Masato
University of Tsukuba
-
Sakurai H
Nanomaterials Laboratory National Institute For Materials Science
-
Suzuki H
National Inst. Materials Sci. Ibaraki
-
Suzuki H
Waseda Univ. Tokyo
-
Suzuki H
National Institute For Fusion Science
-
香田 正人
筑波大学大学院
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