樹木構造接近法と最近の発展

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....

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Published in計算機統計学 Vol. 18; no. 2; pp. 123 - 164
Main Authors 杉本, 知之, 下川, 敏雄, 後藤, 昌司
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 日本計算機統計学会 2007
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Summary: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.
ISSN:0914-8930
2189-9789
DOI:10.20551/jscswabun.18.2_123