Naive Bayes Treeのモデル平均方式とその評価(ニューロハードウェア,一般)
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概要
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Naive Bayes (NB)の条件付き独立性の仮定を緩和するAugmented Naive Bayes(ANB)として、高い分類精度を示すAveraged One-Dependence Estimator(AODE)が提案されているが、平均するモデルの表現力を制限してしまっている問題がある。Naive Bayes(NBTree)はODEを拡張したモデルの構造となっており、木構造の構成の仕方により柔軟に複雑性を変えることができる。このNBTreeを平均するモデル平均によりAODEの分類精度がどの程度向上するかについて、複数の実世界データを用いて検証する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-10-31
著者
-
櫻井 彰人
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
横山 浩之
株式会社KDDI研究所
-
櫻井 彰人
慶應義塾大学理工学部
-
横山 浩之
KDDI研究所
-
黒川 茂莉
株式会社KDDI研究所
-
黒川 茂莉
(株)KDDI研究所
-
黒川 茂莉
KDDI研究所Webデータコンピューティンググループ
-
黒川 茂莉
KDDI研究所
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