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講演抄録/キーワード
講演名 2008-03-10 15:00
分類問題における属性間依存性の再構築とその解釈 ~ ベイジアンネットワーククラシファイアによる実験報告 ~
植野 研北原洋一ポール トポン クマル折原良平東芝KBSE2007-59
抄録 (和) 近年,属性間の依存性を考慮した分類モデルとして,ベイジアンネットワーククラシファイア(BNC)の研究が盛んになっている.本報告では,属性間依存性をどのように再構築すべきか,という観点からベイジアンネットワーククラシファイアの1種であるTree Augmented Network (TAN)を改変し,相互情報量に基づく手法k-Bayesian Network Classifier 1 (k-BNC1)と,確率分布のカルバックライブラ擬距離に基づく手法k-BNC2を提案する.これらの手法はいずれも依存性の高い属性ペアを上位k個のみ採用して属性間依存性を再構築できる.検証実験では,属性間依存性を考慮しないNaïve Bayes Classifierや,Bayesian Networkの構造推定法(K2アルゴリズム, Hill Climbing Searchアルゴリズム)と比較し分類パフォーマンスを評価した.検証実験により提案手法の優位性を示唆する結果を得た. また,依存性制約の有無と属性間依存性の解釈の関係性についても考察し,依存性制約を導入することで分類精度が向上する傾向にあることが分かった. 
(英) Recently, many researchers have been focusing on Bayesian Network Classifiers (BNC) as classifiers which can consider dependencies between attributes. In this paper we propose new methods called k-Bayesian Network Classifier 1 (k-BNC1), and k-BNC2 to reconstruct the attribute-dependencies from data, which is based on the conditional mutual information criteria, and the standardized Kullback-Leibler divergence measure, respectively. We compared these classification performances with the performance by the naïve Bayes classifier as well as K2 algorithm and hill climbing search algorithm, both of which can automatically construct Bayesian network structures from data. We also discuss the interpretation of the model generated by our proposed methods, and the advantage of the constraint on directions of arcs between two attributes. Our experimental results show the tendency that k-BNC1 and k-BNC2 perform better than the other methods. The results also suggest that the model with the direction constraints make the classification performance better than the one without the constraints.
キーワード (和) ベイジアンネットワーククラシファイア / 属性間依存性 / / / / / /  
(英) Bayesian Network Classifiers / Attribute Dependency / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 107, no. 540, KBSE2007-59, pp. 31-36, 2008年3月.
資料番号 KBSE2007-59 
発行日 2008-03-03 (KBSE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード KBSE2007-59

研究会情報
研究会 KBSE  
開催期間 2008-03-10 - 2008-03-11 
開催地(和) 機械振興会館 地下三階2号室 
開催地(英) Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. B3F-2 
テーマ(和) プロジェクト管理とモニタリング,一般 
テーマ(英) Project Management and Monitoring, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 KBSE 
会議コード 2008-03-KBSE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 分類問題における属性間依存性の再構築とその解釈 
サブタイトル(和) ベイジアンネットワーククラシファイアによる実験報告 
タイトル(英) Reconstructing Attribute Dependencies and its Interpretation in Classification Problems 
サブタイトル(英) Experimental Results on Modeling Probabilistic Dependencies with Bayesian Network Classifiers 
キーワード(1)(和/英) ベイジアンネットワーククラシファイア / Bayesian Network Classifiers  
キーワード(2)(和/英) 属性間依存性 / Attribute Dependency  
キーワード(3)(和/英) /  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 植野 研 / Ken Ueno / ウエノ ケン
第1著者 所属(和/英) (株)東芝 研究開発センター システム技術ラボラトリー (略称: 東芝)
System Engineering Lab., Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation (略称: Toshiba Co.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 北原 洋一 / Youichi Kitahara / キタハラ ヨウイチ
第2著者 所属(和/英) (株)東芝 研究開発センター システム技術ラボラトリー (略称: 東芝)
System Engineering Lab., Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation (略称: Toshiba Co.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) ポール トポン クマル / Paul Topon Kumar / ポール トポン クマル
第3著者 所属(和/英) (株)東芝 研究開発センター システム技術ラボラトリー (略称: 東芝)
System Engineering Lab., Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation (略称: Toshiba Co.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 折原 良平 / Ryohei Orihara / オリハラ リョウヘイ
第4著者 所属(和/英) (株)東芝 研究開発センター システム技術ラボラトリー (略称: 東芝)
System Engineering Lab., Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation (略称: Toshiba Co.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2008-03-10 15:00:00 
発表時間 45分 
申込先研究会 KBSE 
資料番号 KBSE2007-59 
巻番号(vol) vol.107 
号番号(no) no.540 
ページ範囲 pp.31-36 
ページ数
発行日 2008-03-03 (KBSE) 


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