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- 高橋 和子
- 敬愛大学 国際学部国際学科
書誌事項
- タイトル別名
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- クラス ショゾク カクリツ オ リヨウ シタ アンサンブル ガクシュウ
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抄録
<p>本稿では, 多値分類におけるアンサンブル学習として, 分類器が各クラスについて出力するスコア(分類スコア)を複数用いて推定したクラス所属確率を利用する方法を提案する. 提案手法を性質の異なる2種類のデータセットにより実験した結果, 提案手法は分類器が少ない場合でも有効性を発揮した. また, 提案手法は, 訓練事例をリサンプリングにより生成した場合でも素性の選択を変えた場合でも有効性を示した.</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2010 (0), 1A13-1A13, 2010
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282763023753216
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- NII論文ID
- 40020254177
- 130007424810
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- NII書誌ID
- AA11578981
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- ISSN
- 13479881
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- NDL書誌ID
- 025892450
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可