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J-GLOBAL ID：201702244171699369   整理番号：17A1351743

尤度に基づく信念ディシジョンツリーのバギング【Powered by NICT】

Bagging likelihood-based belief decision trees

著者 (3件)： Ma Liyao (School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan 250022, China) ,  Sun Bin (Blekinge Institute of Technology, Karlskrona 37179, Sweden) ,  Li Ziyi (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Fusion  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 性能改善のための信念ディシジョンツリーへのアンサンブル技法を埋め込むために,バギングアルゴリズムを検討した。証拠尤度から抽出したエントロピー間隔に基づく簡単な信念ディシジョンツリーは基本分類器として構築し,個々の樹木の組み合わせが良好な分類精度をもたらすことを約束する。を必要とする余分なクエリーコストなく,バギング信念ディシジョンツリーは単純な信念ツリー組合せによる良好な分類性能を得るため,質問を持つ単一信念ツリーの代替となる。UCIデータセット上での実験を行い,バギング手法の有効性を検証した。種々の不確実な例では,バギング法は質問のない単一信念ツリー性能的に優れており,質問を持つ単一木に精度で同程度であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エントロピー ,  *ディシジョンツリー ,  不確実性
準シソーラス用語： 分類精度 ,  *尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 尤度 ,  信念 ,  ディシジョンツリー ,  バギング