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  2. シンポジウムシリーズ
  3. Webとデータベースに関するフォーラム(WebDB Forum)
  4. 2019

弱分類器の調整に基づく不均衡データ向けアンサンブル・フレームワーク

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/199066
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/199066
2e20ff87-223a-409e-9c54-395000a2e322
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-WebDBF2019021.pdf IPSJ-WebDBF2019021.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2019-09-01
タイトル
タイトル 弱分類器の調整に基づく不均衡データ向けアンサンブル・フレームワーク
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習・データマイニング
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
名古屋大学
著者所属
名古屋大学
著者所属
名古屋大学
著者所属
名古屋大学
著者所属(英)
en
Nagoya University
著者所属(英)
en
Nagoya University
著者所属(英)
en
Nagoya University
著者所属(英)
en
Nagoya University
著者名 植原, リサ

× 植原, リサ

植原, リサ

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駒水, 孝裕

× 駒水, 孝裕

駒水, 孝裕

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小川, 泰弘

× 小川, 泰弘

小川, 泰弘

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外山, 勝彦

× 外山, 勝彦

外山, 勝彦

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 分類器を構築する上で,ラベルの不均衡性は分類性能を低下させる要因の一つとなっている.多くの分類器は,データに偏りがある場合,多数派のラベルを出力しやすい傾向にある.しかし,世の中の多くのデータは少数派の方が重要である場合が多い.そのため,不均衡データにおいて,多数派と少数派を共に精度良く分類する必要がある.この問題に有効な手法の一つとしてアンダーサンプリングがある.アンダーサンプリングでは,多数派のデータを少数派の数に合わせてサンプリングする.単純なアンダーサンプリングでは,学習に使われない多数派のデータが多く存在する.これに対して,アンダーサンプリングを複数回適用し,それぞれについて弱分類器を学習し,アンサンブルする手法が提案されている.この手法では,多数派の数と少数派の数の比率を一定にして,複数回のサンプリングを行っている.本稿では,様々な比率を用いることによる利点を活用するために,複数の異なる比率によるアンダーサンプリングを組み合わせて,分類を行うことを考える.さらに,異なる比率を用いた弱分類器の性質は異なるため,学習する弱分類器の数を比率に応じて調整する.実験によって,既存手法と比較し,複数の比率を取り入れたことによる有効性を示す.また,弱分類器の数を固定した場合と比較し,それを変化させたことによる有効性を示す.
書誌情報 WebDB Forum 2019論文集

巻 2019, p. 81-84, 発行日 2019-09-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 21:47:55.549887
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