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J-GLOBAL ID：201702229502409427   整理番号：17A1292506

ランダムフォレストアルゴリズムの交通状態判別への応用【JST・京大機械翻訳】

Application of random forest algorithm to traffic state identification

著者 (3件)： Gao Lin (青島科技大学 自動化与電子工程学院,山東 青島,266042) ,  Liu Ying (青島科技大学 自動化与電子工程学院,山東 青島,266042) ,  Sheng Zihao (青島科技大学 自動化与電子工程学院,山東 青島,266042)
資料名： Shiyan Jishu yu Guanli  (Shiyan Jishu yu Guanli)
巻： 34  号： 4  ページ： 43-46  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3725A  ISSN： 1002-4956  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ランダムフォレストアルゴリズムはランダムに複数の決定木を選択して森林を構成し、アルゴリズムの分類結果はこれらの決定木の投票によって得られ、計算量が著しく増加しない前提で予測精度を向上させ、現在比較的に流行している組合せ分類器アルゴリズムである。ランダムフォレストアルゴリズムは分類のために使用できるだけではなく,機械学習やコンピュータビジョンなどの分野においても広く使用されているアルゴリズムの1つとして,回帰予測を用いることができる。本論文では,確率的森林分類アルゴリズムを交通状態判別に適用し,実際の測定データを用いてモデル訓練と検証を行い,また外部データを用いて正しい率を計算し,実験結果はこの方法が実現可能であり,交通状態判別の新しい方法を提供することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  ディシジョンツリー ,  *アルゴリズム ,  機械学習 ,  計算量 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： random forest ,  traffic state identification ,  data out of bag

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 交通 ,  判別 ,  応用