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  1. 論文誌(トランザクション)
  2. 数理モデル化と応用(TOM)
  3. Vol.14
  4. No.3

多値分類問題におけるECOC法の最適性に関する一考察

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212227
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212227
fd612d55-4a1d-4c53-bc27-5c9fef46768a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-TOM1403002.pdf IPSJ-TOM1403002.pdf (719.7 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Trans(1)
公開日 2021-08-10
タイトル
タイトル 多値分類問題におけるECOC法の最適性に関する一考察
タイトル
言語 en
タイトル A Study on the Optimization of the ECOC Method for Multi-label Classification Problems
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [オリジナル論文] Multi-valued Classification,Error-Correcting Output Coding,最適性,最大事後確率
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者所属
早稲田大学
著者所属
電気通信大学
著者所属
早稲田大学
著者所属
早稲田大学
著者所属
早稲田大学
著者所属(英)
en
Waseda University
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
Waseda University
著者所属(英)
en
Waseda University
著者所属(英)
en
Waseda University
著者名 雲居, 玄道

× 雲居, 玄道

雲居, 玄道

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八木, 秀樹

× 八木, 秀樹

八木, 秀樹

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小林, 学

× 小林, 学

小林, 学

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後藤, 正幸

× 後藤, 正幸

後藤, 正幸

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平澤, 茂一

× 平澤, 茂一

平澤, 茂一

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著者名(英) Gendo, Kumoi

× Gendo, Kumoi

en Gendo, Kumoi

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Hideki, Yagi

× Hideki, Yagi

en Hideki, Yagi

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Manabu, Kobayashi

× Manabu, Kobayashi

en Manabu, Kobayashi

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Masayuki, Goto

× Masayuki, Goto

en Masayuki, Goto

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Shigeichi, Hirasawa

× Shigeichi, Hirasawa

en Shigeichi, Hirasawa

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 与えられた二値判分類器を組み合わせて用いる多値分類器の構成法の1つに,符号理論の枠組みを導入した誤り訂正符号に基づく多値分類法(Error-Correcting Output Coding:ECOC法)がある.この手法が実データに対して良い性能を示すことは実験的に知られているが,ECOC法に対する分類精度について,理論的な最適性については明らかになっていない.そこで本研究では最大事後確率分類を可能とする二値分類器を仮定した場合,ECOC法が最適な多値分類法になる十分条件を示す.この結果,同様の仮定のもとでn-vs-allおよびExhaustive符号が最適な多値分類法になることが示せる.これは種々のECOC法に対する最適性の議論の方向性の1つを示唆している.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 One of the methods for constructing a multi-valued classifier that uses a combination of given two-valued classifiers is the Error-Correcting Output Coding (ECOC) method, which is based on error-correcting codes introducing a code theory framework. Although it is experimentally known that this method performs well on real data, the theoretical optimality of the classification accuracy for the ECOC method has not been clarified. In this study, we show sufficient conditions for the ECOC method to be an optimal multi-valued classification method under the assumption that binary classifiers achieve maximum posterior probability classification. As a result, we can show that n-vs-all and Exhaustive signs are the best multi-valued classification method under the same assumptions. This suggests one of the directions of the optimization debate for various ECOC methods.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11464803
書誌情報 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)

巻 14, 号 3, p. 1-10, 発行日 2021-08-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7780
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 17:34:03.123535
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