| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2023-06-29 13:55
表形式データを対象とした決定木とニューラルネットワークの融合型機械学習手法の研究 ○山倉 司・川村一志・本村真人・Thiem Van Chu(東工大) NC2023-2 IBISML2023-2 |
| 抄録 |
(和) |
本稿では,決定木の構造上の制限をニューラルネットワークに適用した新たな機械学習手法を提案する.提案手法は表形式データを対象とし, 3 つの要素で構築されている. 1 つ目は,ランダムフォレストを用いた特徴量選択である.既存のランダムフォレストを用いて特徴量選択を行うことで,無意味な特徴量の影響を小さくする. 2 つ目は,木構造ニューラルネットワークである.決定木のように経路を 1 つに絞ることで,ニューラルネットワークの学習パラメータ数を削減する. 3 つ目は,決定木とニューラルネットワークのアンサンブル学習である.これは異なる種類の学習器を用いたアンサンブル学習となるため,精度向上につながる.実験の結果、3つの要素を組み合わせた提案手法は、特徴量の個数が多いデータセットにおいて高精度を達成した. |
| (英) |
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| キーワード |
(和) |
決定木 / ニューラルネットワーク / アンサンブル学習 / / / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 91, IBISML2023-2, pp. 9-16, 2023年6月. |
| 資料番号 |
IBISML2023-2 |
| 発行日 |
2023-06-22 (NC, IBISML) |
| ISSN |
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 |
NC2023-2 IBISML2023-2 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 |
2023-06-29 - 2023-07-01 |
| 開催地(和) |
沖縄科学技術大学院大学カンファレンス・センター |
| 開催地(英) |
OIST Conference Center |
| テーマ(和) |
機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ(英) |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IBISML |
| 会議コード |
2023-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 |
日本語(英語タイトルなし) |
| タイトル(和) |
表形式データを対象とした決定木とニューラルネットワークの融合型機械学習手法の研究 |
| サブタイトル(和) |
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| タイトル(英) |
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| サブタイトル(英) |
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| キーワード(1)(和/英) |
決定木 / |
| キーワード(2)(和/英) |
ニューラルネットワーク / |
| キーワード(3)(和/英) |
アンサンブル学習 / |
| キーワード(4)(和/英) |
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| 第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
山倉 司 / / ヤマクラ ツカサ |
| 第1著者 所属(和/英) |
東京工業大学 (略称: 東工大)
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| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
川村 一志 / / カワムラ カズシ |
| 第2著者 所属(和/英) |
東京工業大学 (略称: 東工大)
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| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
本村 真人 / / モトムラ マサト |
| 第3著者 所属(和/英) |
東京工業大学 (略称: 東工大)
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| 第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Thiem Van Chu / / |
| 第4著者 所属(和/英) |
東京工業大学 (略称: 東工大)
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| 第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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| 第36著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2023-06-29 13:55:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
IBISML |
| 資料番号 |
NC2023-2, IBISML2023-2 |
| 巻番号(vol) |
vol.123 |
| 号番号(no) |
no.90(NC), no.91(IBISML) |
| ページ範囲 |
pp.9-16 |
| ページ数 |
8 |
| 発行日 |
2023-06-22 (NC, IBISML) |
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