偏りのあるデータに適用可能な決定木学習アルゴリズムの検討

机译：检验适用于有偏数据的决策树学习算法

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決定木学習は過去の事例からその事例に対する一般的な規則を導き出す帰納学習と呼ばれる手法一つであり、その分類ルールが明確であることから分類や予測を行うデータマイニング手法として広く用いられている。しかしこの手法には，学習データに少数の事例のみが属するクラスがノイズとして扱われてしまい，そのようなクラスは重要であっても無視されてしまう問題点がある.そこで本研究では属する事例数が少ないクラスが存在する場合にでも適用可能な決定木学習アルゴリズムの提案を行う.

机译：决策树学习是一种称为归纳学习的方法之一，它可以从过去的案例中得出案例的一般规则，并且由于分类规则清晰明了，因此被广泛用作分类和预测的数据挖掘方法。但是，该方法存在以下问题：仅将属于训练数据的少量病例分类为噪声，即使很重要也将其忽略。它们属于我们我们提出了一种决策树学习算法，即使在课程很少的情况下也可以应用。

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来源
《情報処理学会全国大会》|2010年|1.415-1.416|共2页
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小暮　陽太; 木村　昌臣;
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