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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.65
  3. No.9

性質の変化する説明変数の割合がConcept Drift解析に及ぼす影響

https://doi.org/10.20729/00239265
https://doi.org/10.20729/00239265
164732b0-16b6-4099-8e55-3589bdc52db9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL6509031.pdf IPSJ-JNL6509031.pdf (2.9 MB)
 2026年9月15日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, 論文誌:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Journal(1)
公開日 2024-09-15
タイトル
タイトル 性質の変化する説明変数の割合がConcept Drift解析に及ぼす影響
タイトル
言語 en
タイトル Relationship between Concept Drift Analysis and the Ratio of Explanatory Variables whose Properties Change
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [一般論文] オンラインデータ,コンセプトドリフト,アンサンブル学習,網羅探索
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
ID登録
ID登録 10.20729/00239265
ID登録タイプ JaLC
著者所属
筑波大学
著者所属(英)
en
University of Tsukuba
著者名 吉田, 健一

× 吉田, 健一

吉田, 健一

Search repository
著者名(英) Kenichi, Yoshida

× Kenichi, Yoshida

en Kenichi, Yoshida

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 金融データやコロナの感染データなど性質が時間経過とともに変っていくオンラインデータの解析は重要であり数々の研究が行われている.また著者の調べた範囲ではアンサンブル学習系の手法の誤分類率が小さく,Adaptive random forests(ARF)などが代表的な手法となっている.本論文ではConcept Driftの分類では今まで着目されていなかった性質がアンサンブル学習系の手法による解析に及ぼす悪影響を報告し,その解決方法を提案する.具体的には従来研究では扱われてこなかった「性質の変化する説明変数の割合」がConcept Driftの分類に重要であることを議論する.また「性質の変化する説明変数の割合」がConcept Driftに及ぼす影響を実験において確認し,さらに「性質の変化する説明変数の割合」が大きな場合にARFの誤分類率を小さくする手法SARFを提案し,その効果を示す.SARFは代表的な既存手法との比較実験において,評価用公開データ26件中16件で最も小さな誤分類率を示した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Analysis of online data whose nature changes over time, such as financial data and corona infection data, is important. Many studies have been conducted. In general, ensemble-based learning methods perform well as analysis methods, and methods such as SEA, DWM, and ARF have been proposed. In addition, the change in properties over time is called concept drift, and its classification and detection methods have been studied. In this paper, we report on the adverse effects of a property that have yet to be paid attention to in the classification of concept drifts and propose a solution. The property discussed in this paper is the ratio of explanatory variables whose properties change. This paper shows that when this ratio is large, it harms the ensemble-based learning methods. In addition, we will evaluate a solution method to show that the analysis accuracy can be improved by the method.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 65, 号 9, p. 1443-1450, 発行日 2024-09-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
公開者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 08:17:44.508017
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