モデル・アルゴリズム選択によって起こる誤分類率へのバイアスと真の誤分類率の推定(一般講演(符号化・モデル選択,機械学習とその応用)
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概要
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近年コンピューターの発展に伴い,予測を行うための様々なアルゴリズムが提案されている.予測モデル・予測アルゴリズムは変数縮小と予測の無数にある組み合わせから選びながら作成することになり,アルゴリズムの選択基準は数理的な仮定がデータに合うか,誤分類率が低いかなどである.このとき,アルゴリズムの選択全体を通してCross Validationを行なわないと真の誤分類率にバイアスが入ることを示し,どのような推定値にバイアスが無いのかを考察する.
- 2010-06-07
著者
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大橋 靖雄
東京大学医学部衛生学健康科学看護学科疫学生物統計学
-
大橋 靖雄
東京大学医学部健康科学生物統計学
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大橋 靖雄
東京大学大学院医学系研究科健康科学・看護学専攻生物統計学 疫学・予防保健学教室
-
大橋 靖雄
東京大学医学系研究科・健康科学・看護学専攻
-
大橋 靖雄
東京大学 大学院医学系研究科公共健康医学専攻生物統計学分野
-
倉橋 一成
東京大学医学系研究科疫学・生物統計学教室
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