講演名 2003/10/17
重要なTraining Dataを進化させるための効果的な方法(PRMU&NCテーマセッション(1) : 認識と学習)(認識と学習,模倣学習)
川連 太陽, 趙 強福,
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抄録(和) 我々の研究グループは以前、訓練データを進化させ、その結果から小さくて理解しやすい決定木を生成する方法を提案した。この方法の最大の問題は計算量が大きくなることである。その一因として、世代更新数が大きいことが挙げられる。どの程度進化させるかがわからない場合は、通常多めに世代更新数を設定する。この問題を解決するために、本論文では、validation setを基にした改善策を提案する。主な考え方としては、validation setを使って進化の度合いを客観的に評価し、適切な時点で進化を停止するということである。こうすれば、訓練データに対するエラーは多少犠牲になるが、汎化能力を下げることなく、早い段階で進化を終了することができる。いくつかの公開データベースを用いて実験をし、本手法の有効性を確認した。
抄録(英) Currently, we have proposed a method for generating comprehensible decision trees through evolution of training data. The biggest problem of this method is that computational effort is large. One of the reasons for this problem is that the number of generations for evolution is large. If we do not know when to stop evolution, the simplest way is to assume sufficient number of generations. In this paper, we try to solve the problem using validation set. The main idea is to validate the generated rule from an objective point of view and to stop the evolution at a proper point. Using this method, the number of generations can be greatly reduced. The error for training data might be increased, but the generalization ability will keep almost the same. The efficiency of the proposed method is verified through experiments with some public databases.
キーワード(和) 遺伝的アルゴリズム / 決定木 / 交差検定法 / わかりやすい学習
キーワード(英) Genetic algorithm / decision tree / cross validation / comprehensible learning
資料番号 PRMU2003-129,NC2003-60
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2003/10/17(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 重要なTraining Dataを進化させるための効果的な方法(PRMU&NCテーマセッション(1) : 認識と学習)(認識と学習,模倣学習)
サブタイトル(和)
タイトル(英) An Efficient Method for Evolving Important Training Data
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 遺伝的アルゴリズム / Genetic algorithm
キーワード(2)(和/英) 決定木 / decision tree
キーワード(3)(和/英) 交差検定法 / cross validation
キーワード(4)(和/英) わかりやすい学習 / comprehensible learning
第 1 著者 氏名(和/英) 川連 太陽 / Takaharu KAWATSURE
第 1 著者 所属(和/英) 会津大学マルチメディア装置学講座
Multimedia Devices Lab, University of Aizu
第 2 著者 氏名(和/英) 趙 強福 / Qiangfu ZHAO
第 2 著者 所属(和/英) 会津大学マルチメディア装置学講座
Multimedia Devices Lab, University of Aizu
発表年月日 2003/10/17
資料番号 PRMU2003-129,NC2003-60
巻番号(vol) vol.103
号番号(no) 392
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日