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J-GLOBAL ID：201702291871656547   整理番号：17A1647399

種々の分類木の比較分析【Powered by NICT】

A comparative analysis of various classification trees

著者 (2件)： Sheela Y. Jeya (Department of Information Technology, Noorul Islam University, Kumaracoil) ,  Krishnaveni S. H. (Department of Computer Science and Engineering, Baselios Mathew II College of Engineering, Kollam)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCPCT  ページ： 1-8  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： データマイニングは多量のデータを取り扱った。データの分類は,クラスを記述するためのモデルを抽出し,データインスタンスのためのターゲットクラスを予測するデータマイニングプロセスにおける重要な課題である。今日,いくつかの標準的分類器が利用可能である。本論文では,カリフォルニア州Irvine(UCI)大学からの多様なデータセットを決定株(Decision Stump),Hoeffding木,J48,LMT,ランダムフォレストとREP木のような種々の分類木を用いたWeka探査機を用いて分類する。分類も分類木のWekaライブラリを輸入NetbeansIDEすることによって行われる。最後に両方の方法の結果は,精度と実行時間のような性能測度を用いて比較した。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： カリフォルニア州 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 実行時間 ,  ランダムフォレスト ,  *分類木 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 分類木 ,  比較分析