同一カテゴリ内での二値判別を許容する符号表に基づくECOC多値判別法

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  • A Study of ECOC Multi-category Classification Approach Based on Code Table Considering Binary Classification in Same Category

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本研究では，多くの適用事例を有する多値判別手法の中でも，二値判別器を組合せによって多値判別を行うECOC法に着目する．ECOC法は，各行にカテゴリ，各列に二値判別器構成を表した符号表により判別器を構成し，二値判別器の出力結果から新規データのカテゴリを推定するものである．本研究では，より複雑な多値分類問題における分類精度向上のために，同一カテゴリ内での二値判別を許容する符号表を提案する．また，同一カテゴリ内での二値判別を行わない従来の考え方に基づく符号表と組み合わせた手法も提案する．さらに，所属カテゴリを推定する手順において，提案する符号表に適した多数決方式によるカテゴリ判別方法を提案する．実ベンチマークデータを用いた実験により，提案手法の有効性を示す．

We focus on the ECOC approach which combines binary classifiers to the multi-category classification. The ECOC approach consists of two steps: designing code table for making classifiers and decoding for predicting category of a new input data. In the step of designing code table, it constructs a code table whose row represents each category and column represents configuration of each binary classifier. In the decoding step, the category of a new input data is predicted by integrating outputs of all binary classifiers. In this study, we improve both steps of the ECOC method, i.e., code table designing and decoding considering the classification accuracy. For the coding step, we propose the code table which allows us to classify in same category in order to grasp complex property, and also propose a method combined with the code table without classifying in the same category. For the decoding step, we propose a new method based on majority rule which is suitable for proposed code table. Through the simulation experiment with data set of news paper articles, we show the effectiveness of the proposed method.

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