人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第26回 (2012)
セッションID: 3B1-R-2-4
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SVMと学習データ選択によるクラス分類アルゴリズムの検討
*大堀 裕一廣安 知之横内 久猛
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抄録

本研究では,従来の2値分類学習法では正確なクラスの判断ができないクラス分離困難なデータを,判断可能領域と不可能領域に分離する手法の提案を行う.まず,最もクラスとの関係性の高い特徴量の選択を行う.次に,選択された特徴量空間内で,判断可能領域と不可能領域に分離する学習データの組み合わせを探索する最適化問題を解く手法である.数値実験の結果,正確な判断が可能な部分空間の導出が確認できた.

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© 2012 一般社団法人 人工知能学会
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