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J-GLOBAL ID：202002286808494395   整理番号：20A2764709

確率ベースポテンシャル関数を用いた線形分類器の結合【JST・京大機械翻訳】

Combining Linear Classifiers Using Probability-Based Potential Functions

著者 (2件)： Trajdos Pawel (Department of Systems and Computer Networks, Wroclaw University of Science and Technology, Wroclaw, Poland) ,  Burduk Robert (Department of Systems and Computer Networks, Wroclaw University of Science and Technology, Wroclaw, Poland)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 207947-207961  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： スコア関数は分類モデルの予測確率を評価するための尺度として使用できる。多重分類器システムにおいて,問題の1つは,個々のベース分類器のスコアリング関数を決定する方法の多様性である。この限界を軽減するために,本論文では,確率ベースポテンシャル関数によって定義されるスコアリング関数を計算する新しい概念を提案した。提案したポテンシャル関数は,クラスラベルの事前確率と同様に決定境界から認識された物体の距離を考慮した。提案したスコア関数は,すべての線形ベース分類器に対して同じ性質を持ち,多重分類器モデルを定義した。さらに,提案した方法を均一線形ベース分類器に基づく他のアンサンブルアルゴリズムと比較した。7つのデータベースに関する実験は,著者らの方法の有効性を示した。著者らの実験の結果を論じるために,標準および不均衡データセットに専用の多重分類性能測度を用いた。実験の統計的解析も行った。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  データベース ,  事前確率 ,  *多重化 ,  線形性 ,  有効性
準シソーラス用語： 多重分類器 ,  多重分類器システム ,  *ポテンシャル関数 ,  不均衡データセット ,  スコア関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  ポテンシャル関数 ,  線形 ,  分類器