多目的遺伝的アルゴリズムによるSVM学習データ選択手法
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概要
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サポートベクターマシン(SVM)の学習では,どのデータを学習データとして扱うかの選択が重要となる.これは,多くの学習データを利用する際に過学習の問題が存在するからである.ユーザは,どれだけの学習データを利用するのかを決定し,与えられたデータセットから学習データを選択しなければならない.本研究では,このSVM学習データの選択を多目的最適化問題としてとらえ,多目的遺伝的アルゴリズム(多目的GA)を適用することによって最適化する.このとき,問題の特徴を把握するためには幅広いパレート解集合を導出する必要がある.したがって,我々の提案する多目的GAのための探索戦略を,学習データの選択に適用することが有効であると考えられる.提案する探索戦略をSVM学習データ選択問題へと適用させた結果,従来の多目的GA手法に比べて幅広い解集合を導出可能であることが確認できた.また,探索戦略を用いることにより,SVMの学習における学習データの分類性能と汎化能力のトレードオフ関係をより正確に把握することができた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-12-10
著者
-
三木 光範
同志社大学理工学部
-
廣安 知之
同志社大学工学部
-
廣安 知之
Graduate School Of Engineering Doshisha University
-
廣安 知之
同志社大学
-
三木 光範
同志社大学
-
横内 久猛
同志社大学生命医科学部
-
横内 久猛
Faculty Of Life And Medical Sciences Doshisha University
-
西岡 雅史
同志社大学大学院工学研究科
-
横内 久猛
同志社大学 生命医科学部
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