| 演題番号 | 1A1-3 |
|---|---|
| 題目 | クラス所属確率を利用したアンサンブル学習 |
| 著者 | 高橋 和子(敬愛大学 国際学部国際学科) |
| 時間 | 06月09日(Wed) 09:40〜10:00 |
| 概要 | 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. |
| 論文 | PDFファイル |