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J-GLOBAL ID：201702250896488726   整理番号：17A1027585

大規模不均衡データのためのディシジョンツリールールベース特徴選択【Powered by NICT】

Decision tree rule-based feature selection for large-scale imbalanced data

著者 (2件)： Liu Haoyue (Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, USA) ,  Zhou MengChu (Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WOCC  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： クラス不均衡問題は,多くの実世界応用,例えば故障診断,テキスト分類,誤り検出に現れることが多い。大規模不均衡データセットを取り扱う場合,特徴選択は大きな課題となっている。に対処するため,本研究では,ディシジョンツリー・ルールに基づく特徴選択アプローチを提案した。提案した手法の有効性を,Santander銀行からの大規模データセットを分類することによって検証した。結果は,著者らのアプローチは,より高い面積曲線(AUC)とより少ない計算時間でを達成できることを示した。もフィルタに基づく特徴選択アプローチ,すなわち,カイ二乗とF統計量と比較した。結果は,それらをより優れているが,わずかにより多くの計算努力を必要とすることを示した。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： CPU時間 ,  故障診断 ,  *ディシジョンツリー ,  フィルタ ,  銀行 ,  *特徴選択 ,  統計量 ,  誤り検出
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  不均衡データセット ,  テキスト分類 ,  クラス不均衡 ,  *不均衡データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  数値計算  (JE02000J) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模 ,  不均衡データ ,  特徴選択