| 講演名 | 2012-02-09 分岐ノードにおけるクラス間の分布を考慮したRandom Forestsの高精度化(ポスター講演,ポスターショートオーラル,時系列パターン認識) 三品 陽平, 山内 悠嗣, 藤吉 弘亘, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 近年,パターン認識の分野において,大規模なデータベースから効率良く識別器を構築できるRandom Forestsが多く利用されている.Random Forestsでは,決定木の分岐関数の選択において分岐したサンプルの情報利得により評価している.しかし,情報利得はクラスの生起確率に基づいて算出されるため,分岐関数のしきい値とサンプルの分布の関係性が考慮されていない.そのため,分岐関数のしきい値とクラスが近く分布している場合,未知入力サンプルとしきい値の関係が反転し誤識別する可能性がある.そこで,本研究ではサンプルの分布に着目し,クラス間の距離を評価するために分離度を導入する.これにより,しきい値とクラス間か離れて分布するような汎化性能の高い分岐関数を選択できるため識別性能の向上が期待できる. |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | Random Forests / 分離度 / マルチクラス識別器 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2011-210,SP2011-125 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP |
|---|---|
| 開催期間 | 2012/2/2(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 | Speech (SP) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 分岐ノードにおけるクラス間の分布を考慮したRandom Forestsの高精度化(ポスター講演,ポスターショートオーラル,時系列パターン認識) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving Random Forests by Introducing of Distribution Between Classes at Split Node |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Random Forests |
| キーワード(2)（和/英） | 分離度 |
| キーワード(3)（和/英） | マルチクラス識別器 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三品 陽平 / Yohei MISHINA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 中部大学 Chubu University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山内 悠嗣 / Yuji YAMAUCHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 中部大学 Chubu University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 藤吉 弘亘 / Hironobu FUJIYOSHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 中部大学 Chubu University |
| 発表年月日 | 2012-02-09 |
| 資料番号 | PRMU2011-210,SP2011-125 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 431 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | |