多クラス問題におけるSVMのカーネルパラメータ最適化(一般)
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概要
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本研究では,多クラスSuppoot Vector Machine (SVM)に対する多目的最適化を用いたカーネルパラメータ最適化を行った.カーネル関数としては,通常のRBFカーネルを発展させた重み付きRBFカーネルを採用し,評価基準の設定による識別性能への影響について調査した.vehicleデータとglassデータを用いた実験結果より,サポートベクターの数,AUC(avg),AUC(min)の3つを組み合わせたものが最も良い精度となることがわかった.
- 2008-08-21
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