研究課題
基盤研究(C)
がんの診断,交通事故の予測など多岐に渡る分野で,少数の危機的事例(少数クラス)と多数の通常的事例(多数クラス)の分類が望まれる.しかし,2クラス間の不均衡性は少数クラスの見落しを引き起こす.また,従来の解決策は対象に特化し,クラス間の性能バランスを制御し難い問題があった.そこで我々は,汎用的で,性能のバランス制御と向上を達成する不均衡データ分類器の開発を試みた.提案手法はカーネルロジスティック回帰,最小分類誤り学習・一般化確率的勾配法,混同行列の融合により実現した.実験の結果,提案手法は従来手法よりも高い有効性を持つと示された.そして,研究成果をまとめた学術論文の出版に至った.
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すべて 国際共同研究 (3件) 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 2件、 査読あり 3件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (4件)
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