| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 1c |
| セッション名 |
| データベース |
| 講演日 |
| 2022/09/13 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-103教室 |
| 講演番号 |
| CD-006 |
| タイトル |
| 離散値属性を持つインスタンスに対する尤度比推定法の人工データによる有効性評価 |
| 著者名 |
| 菊地真人, 吉田光男, 梅村恭司, 大囿忠親, |
| キーワード |
| 尤度比推定, インスタンス, 離散値属性, 人工データ |
| 抄録 |
| 離散値属性を持つインスタンスからなるデータセットは，分類や回帰でよく用いられる．尤度比は分類タスクで利用される統計量だが，インスタンスに対する尤度比推定は難しい．なぜなら，属性値の出現頻度に基づく素朴な推定法は，しばしば尤度比を過大に見積もるためである．我々は頻度の低さに応じて尤度比を低めに見積もる“保守的な推定法”を確立した．しかし，この推定法はインスタンスの尤度比推定へ単純に適用できない．そこで，インスタンスの尤度比に対する保守的な推定法の適用方法を示す．さらに，推定に不要な属性の悪影響を抑えるための特徴重み付け法の導入方法も示す．属性値の頻度と有用性を制御できる人工データを用いた実験により，提案法が効果的な状況を明らかにする． |
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