講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-12-20 11:30
情報量規準を用いたAdaBoostのモデル選択の検討 ○梶 大介(東工大/コニカミノルタエムジー)・渡辺澄夫(東工大) NC2008-76 |
抄録 |
(和) |
AdaBoostはその高い関数近似能力から情報システムや人工知能、
バイオインフォマティクスなどの広い分野で用いられている.
しかし,最尤法やベイズ推定から導かれる識別器ではないことか
ら,その汎化性能については明らかにされておらず、したがって
汎化誤差最小化のための具体的な手法もまた確立されていない.
本稿ではパラメータ次元としてAdaBoostで採択される弱識別器
数を用いる形式的なAIC,BICによるモデルを選択方法を提案する.
これらの情報量規準については汎化誤差との理論的な関係につい
てはまだ得られていないが,実験によりそのモデル選択の効果を
確認できたので,導出の考え方と合わせて報告する. |
(英) |
Adaboost is widely being used in information
systems, artificial intelligence and bioinformatics,
because it gives the efficient function approximation method.
However, Adaboost does not employ either the maximum likelihood method
or the Bayes estimation, hence its generalization performace is not yet clarified.
Therefore the optimization method for the minimum
generalzation error has not been established.
In this paper, we propose a new method to select the optimal model
using formal information criteria AIC and BIC.
Although neither AIC nor BIC theoretically corresponds to the generalization
error in Adaboost, we experimentally show that the optimal model
can be chosen by formal AIC and BIC. |
キーワード |
(和) |
AdaBoost / AIC / BIC / モデル選択 / 決定株 / / / |
(英) |
AdaBoost / AIC / BIC / Model Selection / Decision Stumps / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 372, NC2008-76, pp. 19-24, 2008年12月. |
資料番号 |
NC2008-76 |
発行日 |
2008-12-13 (NC) |
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) |
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NC2008-76 |