| 演題番号 | 2A2-4 |
|---|---|
| 題目 | 分類器学習における分類精度向上のための属性追加方式 |
| 著者 | 井芹 史明 (大分大学工学部) 田中 真樹 (富士通九州システムエンジニアリング) 末田 直道 (大分大学工学部) |
| 時間 | 6月8日(木) 11:30〜11:50 |
| 概要 | 今回分類器学習における分類精度向上のため属性追加というデータ前処理を提案する。属性追加は、分類器のクラス分類結果を属性(値)として訓練データに追加するデータ前処理である。本論文では、この属性追加を施した訓練データを分類器の生成に用いることで分類精度が向上するか実験を行った。データ前処理で訓練データに属性を追加させる際に用いる分類器を決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンの３つの分類器を用意し各分類器で属性追加を訓練データに施す。３種類のデータ前処理された訓練データから同じく決定木、ニューラ |
| 論文 | PDFファイル |