書誌事項
- タイトル別名
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- A Study on Error Probability of Statistical Model Selection
- 公開日
- 1996-07-19
- 公開者
- 一般社団法人電子情報通信学会
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説明
学習データを発生する情報源の確率的構造を推定する問題の1つとして、統計的モデル選択問題がある. 統計的モデル選択問題は真の確率構造を含む複数のモデル候補の中から1つのモデルを選択するという問題で、モデルを選択する基準としてAIC, MDL, BICなどの情報量基準がある. 本論文では問題を情報源の確率構造が優先順のついた属性に応じ分岐する2進木で表される場合について考察する. 統計学における分散分析など, 属性に対応する判別因子を必要とするか否かがモデル選択の良さを示している. したがってモデル選択問題で通常使われる損失関数である0-1損失のみでは不十分であることを示し新しい損失関数を必要とする. そこで, モデル間の距離を測る損失とこれを最小にするベイズ基準に基づいてモデルを選択するアルゴリズムを提案し、このときの選択誤り率, モデルの平均距離を他の基準に基づいて選択した場合と比べて優れていることを示す.
収録刊行物
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- 電子情報通信学会技術研究報告. IT, 情報理論
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電子情報通信学会技術研究報告. IT, 情報理論 96 (161), 7-12, 1996-07-19
一般社団法人電子情報通信学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1573950402121410176
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- NII論文ID
- 110003197178
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- NII書誌ID
- AN10013083
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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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- CiNii Articles
