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講演抄録/キーワード
講演名 2013-11-12 15:45
[ポスター講演]事例間の距離に応じた重要度の付与によるノイズ耐性を考慮したブースティング手法
藤田慎二郎亀井清華藤田 聡広島大
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抄録 (和) AdaBoostはアンサンブル学習の主要な手法の1つであり,
実装が容易でありながら高い分類精度を持つことが特徴となっている.
しかしAdaBoostの問題点として,訓練データ中にノイズが混在している場合,
ノイズを正しく分類しようとするために過学習を起こし,
分類精度が低下するということがある.そこで本研究では,
AdaBoostに対してノイズ耐性を考慮した手法を提案することを目的とする.
具体的には,訓練に用いる各事例の概念空間における分布を考慮することで,
訓練事例中に存在するノイズを特定し,その重みを減少させることによって
ノイズの影響を軽減させる.また提案手法についてデータセットを用いた評価実験を行う. 
(英) AdaBoost is one of the major ensemble learning methods. It is easy to implement and
has high classification accuracy. However, AdaBoost has a problem that the accuracy
gets worse when there are noisy incidents in training data because it is likely to overfit
against them. Therefore, in this paper, we propose a boosting method which has tolerance for
noisy incidents. Specifically, the method detects noisy incidents in training data by considering distribution
of training data in the concept space, and reduces the effect of noisy incidents by giving them small weights.
Finally, we conduct an experiment on selected datasets that the proposed method is more
robust than standard and other types of AdaBoost for noisy datasets.
キーワード (和) 機械学習 / 集団学習 / ブースティング / AdaBoost / ノイズ / / /  
(英) machine learning / ensemble learning / boosting / AdaBoost / noise / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-38, pp. 15-21, 2013年11月.
資料番号 IBISML2013-38 
発行日 2013-11-05 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2013-11-10 - 2013-11-13 
開催地(和) 東京工業大学 蔵前会館 
開催地(英) Tokyo Institute of Technology, Kuramae-Kaikan 
テーマ(和) 第16回情報論的学習理論ワークショップ & 第2回IBISMLチュートリアル 
テーマ(英) The 16th IBIS Workshop & The 2nd IBIS Tutorial 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2013-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 事例間の距離に応じた重要度の付与によるノイズ耐性を考慮したブースティング手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A boosting method considering tolerance against noisy data by weighting each data according to the distance between incidents 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(2)(和/英) 集団学習 / ensemble learning  
キーワード(3)(和/英) ブースティング / boosting  
キーワード(4)(和/英) AdaBoost / AdaBoost  
キーワード(5)(和/英) ノイズ / noise  
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) 藤田 慎二郎 / Shinjiro Fujita / フジタ シンジロウ
第1著者 所属(和/英) 広島大学 (略称: 広島大)
Hiroshima University (略称: Hiroshima Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 亀井 清華 / Sayaka Kamei / カメイ サヤカ
第2著者 所属(和/英) 広島大学 (略称: 広島大)
Hiroshima University (略称: Hiroshima Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 聡 / Satoshi Fujita / フジタ サトシ
第3著者 所属(和/英) 広島大学 (略称: 広島大)
Hiroshima University (略称: Hiroshima Univ.)
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講演者
発表日時 2013-11-12 15:45:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2013-38 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.286 
ページ範囲 pp.15-21 
ページ数 IEICE-7 
発行日 IEICE-IBISML-2013-11-05 


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