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アイテム
反復構成特徴に基づいた分類器の実データへの拡張
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/31681
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/316818b9988d3-fd5a-4d81-9b0d-4d2350a9b9d9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-AL07111006.pdf (1.2 MB)
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Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2007-03-09 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 反復構成特徴に基づいた分類器の実データへの拡張 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Extension of ICF Classifiers to Real World Data Sets | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | eng | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学大学院 情報学研究科 数理工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学大学院 情報学研究科 数理工学専攻 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Applied Mathematics and Physics, Graduate School of Informatics, Kyoto University, Japan | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Applied Mathematics and Physics, Graduate School of Informatics, Kyoto University, Japan | ||||||||
| 著者名 |
原口, 和也
× 原口, 和也
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| 著者名(英) |
Kazuya, Haraguchi
× Kazuya, Haraguchi
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 分類問題とは 与えられたデータ(オラクル関数によってラベルが付された事例の集合) を元に オラクル関数に (近似的に) 等価な分類器を構成する問題である. 本論文では 著者らが提案した {0 1 *}-値データ (* は欠損値)に対する特徴反復構成アルゴリズム ALG-ICF* を 数値や記号で記述されたより一般のデータに拡張する.ALG-ICF* による一般のデータの取扱いを可能にするため 一般のデータを {0 1 *}-値データに変換する離散化スキームを考える.従来の離散化スキームに対する考察を通じて離散化スキーム IC (integrated construction) を提案する.前処理器として IC を備えた特徴反復構成アルゴリズム ALG-ICF* は 決定木構成アルゴリズム C4.5 より優れた汎化能力を持つことを実験によって示した. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Classification problem asks to construct a classifier with good generalization from a given data set. Recently, we proposed an algorithm ALG-ICF* to construct a high performance classifier,which is based on iteratively composed features on {0,1,*}-valued data sets. In this paper, we extend ALG-ICF* so that it can also process real world data sets consisting of numerical and/or categorical attributes. We propose a new discretization scheme, integrated construction (IC),which transforms a real world data set into a {0,1,*}-valued one. The experiments reveal that ALG-ICF* with IC outperforms a decision tree constructor C4.5 in many cases. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN1009593X | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告アルゴリズム（AL） 巻 2007, 号 23(2007-AL-111), p. 41-48, 発行日 2007-03-09 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
