Classifier SystemとRandom Forestに基づくIrisデータに対する機械学習結果の評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST20021

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2020/06/06

タイトル(英語): Evaluation of Machine Learning Results for Iris Data based on Classifier System and Random Forest

著者名: 松田 慎也(東京理科大学大学院),原田 拓(東京理科大学)

著者名(英語): Shinya Matsuta(Tokyo University of Science),Taku Harada(Tokyo University of Science)

キーワード: クラシファイアシステム|ランダムフォレスト|Ｉｒｉｓデータ|機械学習|説明|classifier system|random forest|iris data|machine learning|explanation

要約(日本語): 近年，機械学習モデルによって得られた結果に対する説明が必要とされている．そのための1つの有効なアプローチ方法としてClassifier Systemが挙げられる．本研究では，Irisデータを対象として，Classifier SystemとRandom Forestに基づいて機械学習結果を評価する．なお，Classifier SystemとRandom Forestに基づいたシステムであるRFXCSを基本的枠組みとして，学習結果を評価する．

要約(英語): In recent years, it is necessary to explain the results obtained by the machine learning model. The Classifier System is one of the effective approaches for that purpose. In this research, we evaluate the machine learning result for Iris data based on Classifier System and Random Forest. The learning results are evaluated using RFXCS, which is a system based on Classifier System and Random Forest, as a basic framework.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 942 Kバイト