サポートベクトル関数近似器入力のブロック削除による逆方向選択

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS14-2

グループ名: 【C】平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/04

タイトル(英語): Backward Block-Variable Selection for Support Vector Regressors

著者名: 長谷 卓(神戸大学),阿部 重夫(神戸大学)

著者名(英語): Takashi Nagatani(Kobe University),Shigeo Abe(Kobe University)

キーワード: サポートベクトルマシン|関数近似|変数選択|逆方向選択|クロスバリデーション|Support vector machines|Function approximation|Variable selection|Backward variable selection|Cross-validation

要約(日本語): データに冗長な入力変数が多く含まれるとき,計算量増加,精度低下などが起こる可能性があり,この対策として変数選択がある.パターン認識におい て,一括削除による逆方向選択の有効性が示されており,本論文ではこの手法を関数近似に拡張した.汎化能力の低下を防ぐためにバリデーションセットの近似 誤差を閾値とし,計算量の軽減のために変数選択の際にマージンパラメータのみの最適化を行い,一括削除が失敗した場合も二分探索によるブロック削除を行った.シミュレーション実験によって,提案手法が従来手法と同等の性能を持ち,計算コストを軽減すること,またLS-SVRによって選ばれた入力変数を SVRに適応できることを示した

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