講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-07-22 14:40
決定木モデル上のベイズ近似最適予測のためのメタツリー集合並列構成アルゴリズムに関する研究 ○田島慶斗・一條尚希・島田航志・松嶋敏泰(早大) IT2022-27 |
抄録 |
(和) |
決定木は一般的に予測関数として扱われるが,データの生成モデルとして扱う立場もある.データ生成モデルとして決定木を扱うことで,ベイズ最適な予測を行うことができ,予測値に統計的な最適性を与えることができる.しかし,ベイズ最適な予測を計算する際には計算量的な問題が生じてしまうという欠点がある.本研究ではベイズ最適な予測の近似計算に必要なメタツリーの集合を統一的かつ並列に行うことができるアルゴリズムを提案する. |
(英) |
Decision trees are generally used as a predictive function, but some studies use decision trees as data-generative models. By treating decision trees as data-generative models, Bayes optimal prediction can be obtained and statistical optimality can be given to the prediction. However, computing Bayes optimal prediction has computational complexity. In this study, we propose a unified and parallel algorithm for constructing the set of Meta-trees required for the approximate computation of Bayes optimal prediction. |
キーワード |
(和) |
決定木 / 生成モデル / モデルツリー / ベイズ決定理論 / メタツリー / / / |
(英) |
Decision tree / Generative model / Model tree / Bayes Decision Theory / Meta-tree / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 128, IT2022-27, pp. 61-66, 2022年7月. |
資料番号 |
IT2022-27 |
発行日 |
2022-07-14 (IT) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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IT2022-27 |