研究課題
若手研究(B)
本研究では機械学習における分類問題において、新しい分類器モデルの構築を目指してきた。着目したのは、分類器がデータ空間を分割し、部分空間のランキングを生成する点である。真のランキングを有する人為的なデータにおいて、真のランキングと分類器ランキングのケンドール距離が、汎化誤差と高い相関を持つことを確認した。また解析の結果、当該距離はAUCと分類器の複雑さに相当する値の和で表されることがわかった。
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石巻専修大学 研究紀要
巻: 第24号 ページ: 7-13
http://www.isenshu-u.ac.jp/library/kenkyu/24/start.html