WEKO3
アイテム
オートエンコーダを使用したサンプリング手法による不均衡データの再現度向上
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/191230
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/191230646cc86b-33a7-4a74-81f9-6c8da71834f1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-DBS18167024.pdf (996.4 kB)
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Copyright (c) 2018 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 | 2018-09-05 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | オートエンコーダを使用したサンプリング手法による不均衡データの再現度向上 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | データ分析・AI | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| Future University Hakodate | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| Future University Hakodate | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Future University Hakodate | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Future University Hakodate | ||||||||||
| 著者名 |
阪本, 宏輔
× 阪本, 宏輔
× 新美, 礼彦
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| 著者名(英) |
Kosuke, Sakamoto
× Kosuke, Sakamoto
× Ayahiko, Niimi
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，機械学習の精度が向上し，様々なデータに対して機械学習が使用されている．しかし，不均衡データに対して機械学習でクラス判別を行う場合，少数クラスの再現度が低くなるという問題がある．このことから，本稿では不均衡データに機械学習を行った際の再現度向上を目的としている．そこで，本稿ではオートエンコーダを使用し，オーバーサンプリングを行う手法の提案を行った．提案手法では，単に同じデータを複製するわけではなく，少数クラスのデータの特徴を学習することで，その特徴を持った新しいデータを作成することができる．これにより，少数クラスのデータが存在する領域を増やし，少数クラスの再現度向上が期待できる．提案手法の評価実験から，決定木，SVM，Deep Learning，それぞれの機械学習手法において，再現度の向上が確認できた． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10112482 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告データベースシステム（DBS） 巻 2018-DBS-167, 号 24, p. 1-5, 発行日 2018-09-05 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-871X | |||||||||
| 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 | |||||||||
