講演名 2008-11-07
Naive Bayes Treeのモデル平均方式とその評価(ニューロハードウェア,一般)
黒川 茂莉, 横山 浩之, 櫻井 彰人,
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抄録(和) Naive Bayes (NB)の条件付き独立性の仮定を緩和するAugmented Naive Bayes(ANB)として、高い分類精度を示すAveraged One-Dependence Estimator(AODE)が提案されているが、平均するモデルの表現力を制限してしまっている問題がある。Naive Bayes(NBTree)はODEを拡張したモデルの構造となっており、木構造の構成の仕方により柔軟に複雑性を変えることができる。このNBTreeを平均するモデル平均によりAODEの分類精度がどの程度向上するかについて、複数の実世界データを用いて検証する。
抄録(英) Naive Bayes (NB) is a simplified Bayesian classifier under the conditional independence assumption and Augmented Naive Bayes (ANB) models are extensions of NB by relaxing the assumption. Averaged One-Dependence Estimator (AODE) is an excellent ANB model with high classification accuracy. However, AODE limits the models' flexibility. In this paper, we propose averaging method of Naive Bayes Trees (NBTs) with flexible structures and show experimental results on classification accuracy.
キーワード(和) Augmented Naive Bayes / Averaged One-Dependence Estimator (AODE) / Naive Bayes Tree (NBT) / モデル平均
キーワード(英) Augmented Naive Bayes / Averaged One-Dependence Estimator (AODE) / Naive Bayes Tree (NBT) / model averaging
資料番号 NC2008-62
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2008/10/31(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) Naive Bayes Treeのモデル平均方式とその評価(ニューロハードウェア,一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Averaging Naive Bayes Trees
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) Augmented Naive Bayes / Augmented Naive Bayes
キーワード(2)(和/英) Averaged One-Dependence Estimator (AODE) / Averaged One-Dependence Estimator (AODE)
キーワード(3)(和/英) Naive Bayes Tree (NBT) / Naive Bayes Tree (NBT)
キーワード(4)(和/英) モデル平均 / model averaging
第 1 著者 氏名(和/英) 黒川 茂莉 / Mori KUROKAWA
第 1 著者 所属(和/英) KDDI研究所Webデータコンピューティンググループ
Web data computing group, KDDI R & D Laboratories Inc.
第 2 著者 氏名(和/英) 横山 浩之 / Hiroyuki YOKOYAMA
第 2 著者 所属(和/英) KDDI研究所Webデータコンピューティンググループ
Web data computing group, KDDI R & D Laboratories Inc.
第 3 著者 氏名(和/英) 櫻井 彰人 / Akito SAKURAI
第 3 著者 所属(和/英) 慶應義塾大学理工学部
Department of Science and Technology, Keio University
発表年月日 2008-11-07
資料番号 NC2008-62
巻番号(vol) vol.108
号番号(no) 281
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日