2005年度情報理論ガイダンス

決定木-III
•
Occam’s razor（オッカムの剃刀）
– 事例に適合する仮説のうち，
最も単純なものを優先する
• Minimum Description Length (最小記述長)
– モデルの複雑さ＋モデルでの学習事例の複雑さ
（木のノード数）
（学習事例に対する誤差）
•
枝刈り
– 枝刈り基準
•
枝刈り対象ノードの順番
– アルゴリズム
•
枝刈りの回数
応用例
• 研究目的
宝探し（クエスト）のゲームにおいて
• 生理情報
• 経過時間
• 移動履歴
• 達成意欲
合計２０３の属性から
• 心拍数の変化（UP か DOWN）
• 皮膚電動の変化（UP か DOWN）
を予測
ROC曲線
受信者動作特性曲線
(Receiver Operating Characteristic Curve)
• True Positive Rate VS False Positive Rate
• True Positive Rate(陽性率)
「＋」と判断された「＋」事例数
「＋」の事例数
• False Positive Rate（擬陽性率）
「＋」と判断された「－」事例数
「－」の事例数

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