Confident Marginを用いたSVMのための特徴選択手法

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  • Confident Margiｎ　オモチイタ　SVM　ノタメノ　トクチョウ　センタク　シュホウ
  • Feature Selection Using Confident Margin for SVM

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本論文ではSVMにおけるマージンをベースとした特徴選択手法を提案する．しかし一般的なマージン（Normal Marginと呼ぶことにする）の場合，マージンの大きさとSVMの学習により得られる識別関数の良さが適切に対応しない場合があることが明らかとなった．すなわち，Normal Marginを評価値とした特徴選択を行って得られた特徴セットが，必ずしも最良の識別関数を与えるとは限らない．そこでこの問題を解決するために Confident Margin（CM）という新しい評価基準を導入し，それを用いた特徴選択アルゴリズム SBS-CM を提案する． SBS-CM による人工データや実データを用いた実験を行った結果，従来手法よりも良い結果を得ることができた．また評価値CMの値の変化から最適な特徴セットをおおよそ求めることが可能であった．

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