| 演題番号 | 1E2-2 |
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| 題目 | 訓練事例の精製を目的とする少数学習データからのアンサンブル学習の性能評価 |
| 著者 | 小野 裕美(山梨大学大学院医学工学総合教育部コンピュータ・メディア工学専攻) 岩沼 宏治(山梨大学大学院医学工学総合研究部コンピュータ・メディア工学専攻担当) 山本 泰生(山梨大学大学院医学工学総合研究部) |
| 時間 | 06月01日(Wed) 13:20〜13:40 |
| 概要 | WEB検索の専門検索エンジンを構築する手法として，“検索隠し味”法と呼ばれる質問拡張技術がある．検索隠し味を生成するには決定木学習を行うが，決定木学習用の良質な訓練事例の準備には，多大な手間がかかる.本稿では，良質な訓練事例を半自動生成するために，少数学習データからのアンサンブル学習の適用を考察する．具体的には，バギング法とブースティング法の２つの代表的なアンサンブル学習法の各種の性能評価を行う． |
| 論文 | PDFファイル |