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アイテム
分類可能性予測における学習データに求める性質の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212730
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2127307a1ef55e-f35a-47e8-b90a-7ba1b404b8b3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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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) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-09-09 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 分類可能性予測における学習データに求める性質の検討 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Discussion on Training Data in Classificatability Prediction | |||||||||
| 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_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 公立はこだて未来大学大学院システム情報科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 公立はこだて未来大学システム情報科学部 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Future University Hakodate, Graduate School of Systems Information Science | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Future University Hakodate, Faculty of Systems Information Science | ||||||||||
| 著者名 |
早川, 雄登
× 早川, 雄登
× 新美, 礼彦
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年,大規模データの処理方法の一つとしてデータマイニングが様々な分野で応用されている.データマイニングを効果的に運用するためには,分析対象データから有用な知識が得られるのかどうかを確かめる必要があり,適切な判断のためにデータマイニングに関する専門知識が必要である.しかし,データマイニングが一般的なタスクとなった弊害として,必ずしも分析を行う主体がその専門知識を持っていないという問題が生じている.そこで我々はデータマイニングの中でも分類タスクに着目して,分析対象データから分類タスクによって有用な知識が得られる期待度として分類可能性を提案し,専門知識に依らずに予測する方法を研究している.その試みの一つとして,分類可能性予測器の事前構築を行う方法について検討しているが,その学習データに求められる性質は不明である.本稿では,実際に分類タスクで用いられるデータを用いた分類可能性予測を行い,学習データに求められる性質について議論する. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10112482 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告データベースシステム(DBS) 巻 2021-DBS-173, 号 4, p. 1-6, 発行日 2021-09-09 |
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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 | |||||||||