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アイテム
大規模不均衡データに対する2段階無作為抽出法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211716
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211716a8a0a4ce-f447-415e-99d5-d4779b7c5b0b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO21066013.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2021 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 | 2021-06-21 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 大規模不均衡データに対する2段階無作為抽出法の提案 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Two-Stage Random Sampling Technique For Large Imbalanced Datasets | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 数理モデルと問題解決 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 近畿大学理工学部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Science and Engineering, Kindai University | ||||||||
| 著者名 |
田川, 聖治
× 田川, 聖治
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| 著者名(英) |
Kiyoharu, Tagawa
× Kiyoharu, Tagawa
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 教師あり学習に基づく分類器の性能は，教師データ（特徴量とラベル）の内容に大きく左右される．本稿では，2 クラス問題を対象とした分類器の学習において，大規模不均衡データから教師データを生成するために 2 段階無作為抽出法を提案する．まず，大規模不均衡データでは，正常なデータに対する異常なデータの比率が極端に低いものとする．そこで，提案する 2 段階無作為抽出法では，特徴量が含まれる領域の選択と，特徴量（標本）の選択を分けることで，データの密度が疎な領域から教師データが選ばれる確率を高くする．また，分類器にサポートベクトルマシン（SVM）を用いた数値実験により，SVM の性能は一般的な無作為抽出法と比較し，提案法による教師データの方が高くなることを確認する． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2021-BIO-66, 号 13, p. 1-6, 発行日 2021-06-21 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 2188-8590 | |||||||
| 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 | |||||||
