2クラス判別器の組み合せによる多クラス判別統計モデルとパラメータ推定

摘要

Combining binary machines for multi-class classification problems is a popular idea, and many related methods have been proposed. One of the most popular methods is to use the error correcting output codes (ECOC), while another interesting idea is to use the Bradley-Terry (BT) model. In this paper, these methods are reviewed from a statistical model based viewpoint. As a result, a common framework will be given and natural extensions are derived.%機械学習の分野では，2クラス判別器を組み合せて多クラスの判別器を作る様々な試みがな されている．ErrorCorrectingOutputCodes（ECOC）と呼ばれる方法が頻繁に用いられている が，それぞれの2クラス判別器が軟判定を返す場合にはECOCの他にもBradley－Tbrry（BT） モデルを用いる方法が提案されている．本稿ではこのBTモデルを用いる組み合せ法を統計モ デルとして考え，既存の方法の改善法のひとつを示す．