情報量規準を用いたAdaBoostのモデル選択の検討
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概要
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AdaBoostはその高い関数近似能力から情報システムや人工知能、バイオインフォマティクスなどの広い分野で用いられている.しかし,最尤法やベイズ推定から導かれる識別器ではないことから,その汎化性能については明らかにされておらず、したがって汎化誤差最小化のための具体的な手法もまた確立されていない.本稿ではパラメータ次元としてAdaBoostで採択される弱識別器数を用いる形式的なAIC,BICによるモデルを選択方法を提案する.これらの情報量規準については汎化誤差との理論的な関係についてはまだ得られていないが,実験によりそのモデル選択の効果を確認できたので,導出の考え方と合わせて報告する.
- 2008-12-13
著者
-
渡辺 澄夫
東京工業大学精密工学研究所
-
梶 大介
東京工業大学大学院総合理工学研究科:コニカミノルタエムジー株式会社
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渡辺 澄夫
東京工業大学
-
梶 大介
東京工業大学大学院総合理工学研究科:コニカミノルタエムジー(株)
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