誤差による変動幅を考慮した決定木に関する研究(テーマ関連セッション6)
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概要
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クエリとの類似度を最大化するデータを,大量のデータ中から探索することを「最大類似度探索」と呼ぶ.一般に,類似度は距離の公理を満足する尺度に変換できないため,最大類似度探索の代替として最近傍探索を用いることはできない.最大類似度探索では,高速性とともに,ノイズ等によってパターン間の類似度が変化した場合にも妥当な探索が行えるという正確性も要求される.本稿では,パターンの変動による類似度の変化を許容する決定木を構築し,それを用いて最大類似度探索を行う方法を提案する.本手法で用いる決定木は,各ノードにおいて参照パターンとの類似度を計算し閾値と比較(テスト)することによって,サーチパスを決定する.したがって,その類似度が変動した場合,サーチパスが変化するため,誤った解を探索するが,この変動幅があらかじめ分かっていれば,誤りができるだけ生じないようにテストの順序を決定できる.これは,各パターンの類似度の変化区間をできるだけ分断せず,しかも木の深さが平均的に浅くなるように決定木を作ることを意味する.本手法では,閾値に応じて変化するポジティブ・ネガティブのラベル付けを行い,このラベルに基づいてエントロピーゲインを計算し,この値を最大化するテストを順次選ぶことで,変動の影響を受けにくい決定木を構築する.
- 2009-03-06
著者
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