ニューロ判別分析におけるモデル診断について(一般講演11)

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概要

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• Neural computing has emerged as a practical and powerful tool for "nonlinear" multivariate statistical analysis. In this paper, nonlinear discriminant analysis using a neural network is considered and the probabilistic interpretation of the network output is discussed in a two-class discriminant problem. The principle of the likelihood in network models is employed based on a probabilistic approach regarding the connection weights of the network as unknown parameters. Neural network model may be sensitive to outlying responses. Some diagnostic measures, which had been developed in regression models, are applied in order to detect such observations and quantify their effects in model fitting. Additionally, the information criterion, EIC, and estimates of a true error rate of a prediction rule are discussed when fitting neural network models by employing the bootstrap method.

• バイオメディカル・ファジィ・システム学会の論文
• 1998-11-07

著者

• 越水 孝

  大阪電気通信大学 大学院工学研究科

• 越水 孝

  大阪電気通信大学大学院工学研究科

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