樹木構造接近法と最近の発展

• 杉本 知之

  大阪大学大学院医学系研究科情報統合医学講座(医学統計学)

• 下川 敏雄

  山梨大学大学院医学工学総合研究部工学学域社会システム工学系

• 後藤 昌司

  特定非営利活動法人医学統計研究会

書誌事項

タイトル別名

• TREE-STRUCTURED APPROACHES AND RECENT ADVANCES
• ジュモク コウゾウ セッキンホウ ト サイキン ノ ハッテン

抄録

本稿では,樹木構造接近法とその発展の主要な流れを総合的に省察する.CARTの方法論は諸種の樹木構造接近法の理解と発展において避けることのできない基礎をなしている.MARS法はCART法の連続型への有意義な拡張である.最近の発展において,アンサンブル学習法と融合し組み立てられた接近法は,より強い予測性能をもち,より魅力的な変数重要度の結果を与える.ここでは,広範な応用への示唆を提供するために,これらの諸種の方法における適用例と簡単なシミュレーション結果を与える.最後に,各方法の特微を要約し,今後において関心のある研究を与える.

収録刊行物

• 計算機統計学

  計算機統計学 18 (2), 123-164, 2007

  日本計算機統計学会

キーワード

• CART
• MARS
• Ensemble learning
• Predictive tools
• Variable importance

詳細情報

• CRID: 1390001204380785920
• NII論文ID: 110006242640
• NII論文ID: 10031106362
• NII書誌ID: AN10195854
• DOI: 10.20551/jscswabun.18.2_123
• ISSN: 21899789
• ISSN: 09148930
• NDL書誌ID: 8780178
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I8780178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可