決定木を用いたGIS異常状態判定の精度

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-249

グループ名: 【全国大会】平成19年電気学会全国大会論文集

発行日: 2007/03/15

タイトル(英語): Classification accuracy for the condition assessment in GIS using the decision tree method

著者名: 廣瀬 英雄(九州工業大学),松田 慎司(九州工業大学)

著者名(英語): Hideo Hirose(Kyushu Institute of Technology),Shinji Matsuda(Kyushu Institute of Technology)

キーワード: 決定木|GIS|異常状態判定

要約(日本語): 運転中GISに適用可能な内部状態判定アルゴリズムの確立のため，同定法に分類器として決定木を用いており，分類器を作る際にも判定率の評価を行う際にも同じ測定データを用いる方法で判定精度を評価してきた．しかし，原因と結果との間にランダム性が比較的高い場合に決定木を用いると，判定の評価（誤分類率）に大きなバイアスが発生することから，モデルGISで検討した測定データを利用する際に，このようなバイアスがどの程度発生するか，発生バイアスを見込んだ判定精度はどのようになるかを調査した．測定データとしてはPOWの場合を調べた。モデルGIS内部の異物付着位置同定に対する分類の判定精度は，本来なら交差検証法が好ましいが，全データをtraining dataに用いた場合よりも3-6%程度低くなるだけで，他の評価法でもそれほど大きなバイアスは発生していないことが分かった．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 819 Kバイト