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講演抄録/キーワード
講演名 2015-08-05 13:00
Empirical Study on Instance Selection from Healthcare Data Using Fuzzy Rough Sets
Do Van NguyenKDDI R&D Labs)・Keisuke OgawaKDDI)・Kazunori MatsumotoMasayuki HashimotoKDDI R&D LabsDE2015-14
抄録 (和) This research shows a study on issues that cause low performance in disease prediction such as overlap and imbalance and suggests solutions based on fuzzy rough sets to overcome these problems. We apply several methods based on rough set theory to deal with overlap by selecting valuable instances. The considerable results in combination of rough instance selection and balancing technique are then noticed. In this study, we also apply new proposed approach that uses only fuzzy-rough instance selection to dealing with the both issues. This means that without balancing techniques, performance still improves. Some experiments are conducted to show the methods. 
(英) This research shows a study on issues that cause low performance in disease prediction such as overlap and imbalance and suggests solutions based on fuzzy rough sets to overcome these problems. We apply several methods based on rough set theory to deal with overlap by selecting valuable instances. The considerable results in combination of rough instance selection and balancing technique are then noticed. In this study, we also apply new proposed approach that uses only fuzzy-rough instance selection to dealing with the both issues. This means that without balancing techniques, performance still improves. Some experiments are conducted to show the methods.
キーワード (和) rough set theory / fuzzy-rough sets / healthcare data / classification performance / instance selection / / /  
(英) rough set theory / fuzzy-rough sets / healthcare data / classification performance / instance selection / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 177, DE2015-14, pp. 19-24, 2015年8月.
資料番号 DE2015-14 
発行日 2015-07-29 (DE) 
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)
PDFダウンロード DE2015-14

研究会情報
研究会 DE IPSJ-DBS IPSJ-IFAT  
開催期間 2015-08-05 - 2015-08-06 
開催地(和) 東大寺総合文化センター 
開催地(英) Todaiji Culture Center 
テーマ(和) ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得および一般 
テーマ(英) Management, Information Retrieval, Knowledge Discovery, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 DE 
会議コード 2015-08-DE-DBS-IFAT 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Empirical Study on Instance Selection from Healthcare Data Using Fuzzy Rough Sets 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) rough set theory / rough set theory  
キーワード(2)(和/英) fuzzy-rough sets / fuzzy-rough sets  
キーワード(3)(和/英) healthcare data / healthcare data  
キーワード(4)(和/英) classification performance / classification performance  
キーワード(5)(和/英) instance selection / instance selection  
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) Do Van Nguyen / Do Van Nguyen /
第1著者 所属(和/英) KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI R&D Labs)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Keisuke Ogawa / Keisuke Ogawa /
第2著者 所属(和/英) KDDI Corporation (略称: KDDI)
KDDI Corporation (略称: KDDI)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Kazunori Matsumoto / Kazunori Matsumoto /
第3著者 所属(和/英) KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI R&D Labs)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Masayuki Hashimoto / Masayuki Hashimoto /
第4著者 所属(和/英) KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI研)
KDDI R&D Laboratories Inc. (略称: KDDI R&D Labs)
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講演者
発表日時 2015-08-05 13:00:00 
発表時間 30 
申込先研究会 DE 
資料番号 IEICE-DE2015-14 
巻番号(vol) IEICE-115 
号番号(no) no.177 
ページ範囲 pp.19-24 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-DE-2015-07-29 


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