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J-GLOBAL ID：202002223943986684   整理番号：20A0426176

ディシジョンツリーのアンサンブルを構築するための進化的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary Algorithms for Constructing an Ensemble of Decision Trees

著者 (4件)： Dolotov Evgeny (Yandex, Moscow, Russia) ,  Dolotov Evgeny (National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia) ,  Zolotykh Nikolai (Yandex, Moscow, Russia) ,  Zolotykh Nikolai (National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1086  ページ： 9-15  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ほとんどのディシジョンツリー誘導アルゴリズムは木の成長のためのgre欲なトップダウン再帰分割戦略に基づいている。本論文では,進化アルゴリズムに基づく決定木とそれらの集合の誘導のためのいくつかの方法を提案した。著者らのアプローチの主な違いは,多数の異なる最適化アルゴリズムを用いることを可能にする決定木の実数値ベクトル表現を使用し,また,局所最適化を避けるために全体ツリーまたはアンサンブルを最適化することである。微分進化と進化戦略を最適化アルゴリズムとして選択し,強化学習問題において良好な結果を得た。いくつかの公開UCIデータ集合を用いてこの方法の予測性能を試験し,提案した方法は古典的方法よりも優れた品質を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 実数 ,  品質 ,  *ディシジョンツリー ,  最適化 ,  強化学習 ,  ベクトル ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 予測性能 ,  進化戦略 ,  微分進化 ,  ローカル最適化 ,  最適アルゴリズム ,  *進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分類 ,  決定木誘導 ,  進化的アルゴリズム ,  微分進化

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (4件)： ディシジョンツリー ,  アンサンブル ,  構築 ,  進化的アルゴリズム