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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-30 15:25 部分空間に基づく決定木の再教育 ○村田頼昭・坂野 鋭（島根大）  PRMU2024-31 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，決定木の識別性能を改善するために，部分空間を用いた追加学習サンプルの生成法を提案する．決定木は解釈性の高い識別機として知られるが，識別性能があまり高くないという問題がある．識別機の改善の一つの処方は，学習サンプルを増加することである．こうしたアイデアから，カーネル法等の方法で発生したサンプルに，多層パーセプトロン等の高性能な識別機でラベル付けを行うことで決定木の性能向上を試みる研究がなされてきた．しかし，この方法は高次元データに対しては良好に動作しない．空間が広がると，全空間の中に，学習に不適切なサンプルが生成してしまう確率が高くなるからと考えられる．そこで，我々は，部分空間法を???? 個のサブカテゴリに拡張した????-部分空間法で張られる部分空間で追加の学習サンプルを生成し，決定木の学習に追加する方法を提案する．手書き数字画像データに対して本手法を用いたサンプル生成を行い，精度評価を行った．その結果，生成した1200 万個の学習サンプルを加えることによって決定木の精度を約3% 向上出来た． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 決定木 / 部分空間法 / データ拡張 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 281, PRMU2024-31, pp. 116-119, 2024年11月. | |
| 資料番号 | PRMU2024-31 | |
| 発行日 | 2024-11-22 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2024-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IPSJ-CGVI IPSJ-DCC |
| 開催期間 | 2024-11-29 - 2024-11-30 |
| 開催地（和） | 福井工業大学 福井キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 生成・創造のためのCV/CG/DCC/PR技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2024-11-PRMU-CVIM-CGVI-DCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 部分空間に基づく決定木の再教育 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Subspace-Based Decision Tree Retraining |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 決定木 / |
| キーワード(2)（和/英） | 部分空間法 / |
| キーワード(3)（和/英） | データ拡張 / |
| 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） | 村田 頼昭 / Yoriaki Murata / ムラタ ヨリアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 島根大学 (略称： 島根大) Shimane University (略称： Shimane Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂野 鋭 / Hitoshi Sakano / サカノ ヒトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 島根大学 (略称： 島根大) Shimane University (略称： Shimane Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-30 15:25:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2024-31 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.281 |
| ページ範囲 | pp.116-119 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-11-22 (PRMU) |
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