Weighted Averaged One-Dependence Estimatorsの提案と実験的評価
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概要
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Naive Bayes(NB)は,クラス変数を条件とした変数間の条件付き独立性という仮定を置く性質上,データに含まれる変数間の依存関係が適切に表現できず分類精度が十分でない場合がある.この問題を改善するために,NBの条件付き独立性の仮定を緩和するAugmented Naive Bayes(ANB)として,比較的小さい計算コストで高い分類精度を示すAveraged One-Dependence Estimators(AODE)が提案されている.AODEはNBの変数間にリンクを追加した複数のベイジアン分類器をモデル平均するものであるが,その平均方式に改善の余地がある.本論文では,AODEにおけるモデル平均方式を改善するため,複数の重み付け方式(Weighted AODE)を提案し,分類精度の観点で従来方式と比較した結果を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-02-26
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
(株)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
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