-
- 高橋 和子
- 敬愛大学 国際学部国際学科
Bibliographic Information
- Other Title
-
- 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
Search this article
Abstract
<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>
Journal
-
- Proceedings of the Annual Conference of JSAI
-
Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2010 (0), 1A13-1A13, 2010
The Japanese Society for Artificial Intelligence
- Tweet
Details 詳細情報について
-
- CRID
- 1390282763023753216
-
- NII Article ID
- 40020254177
- 130007424810
-
- NII Book ID
- AA11578981
-
- ISSN
- 13479881
-
- NDL BIB ID
- 025892450
-
- Text Lang
- ja
-
- Data Source
-
- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
-
- Abstract License Flag
- Disallowed