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アイテム
木構造属性を許容する決定木学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/129502
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1295020bd45a47-716d-4ef1-a295-b3281c06a174
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001329718.pdf (205.4 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1996-03-06 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 木構造属性を許容する決定木学習 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | Decision Tree Learner Handling Tree-Structured Attributes | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| NTTコニュニケーション科学研究所 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| サウジアラビア国立石油鉱物大学 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| NTTコニュニケーション科学研究所 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| NTT Communication Science Laboratories | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| the Dept. of Information and Computer Science, King Fahd University of Petroleum & Minerals | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| NTT Communication Science Laboratories | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 本論文では,事例を表現する属性が木構造を有する場合の決定木学習を取り上げる.従来手法としてQuinlanによるエンコーディング・アプローチがあるが,現実の問題で取り扱う大きな木構造の場合は,計算量や未知事例に対する正解率の点で問題があった.提案手法は,エンコーディングによるアプローチとは違い,木構造属性を直接取り扱え,事例の前処理を必要としない.提案手法と前述のQuinlanのアプローチの性能を比較するために,現実データと人工データで実験をしたところ,提案手法の方が,2倍～4倍計算時間が早く,未知事例に対して高い正解率を示した. | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第52回, 号 人工知能と認知科学, p. 121-122, 発行日 1996-03-06 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
