AI用語集
人工知能の完全辞典
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CART (分類と回帰木)
分類にはジニ係数、回帰には分散を使用して決定木を構築する基本的なアルゴリズム。
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ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
情報利得をノード分割の基準として使用する最初の決定木アルゴリズム。
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C4.5とC5.0
連続属性を扱い、多くの値を持つ属性へのバイアスを避けるためにゲイン比を使用するID3の進化
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バギング (ブートストラップ集約)
ブートストラップサブサンプル上で複数のモデルを作成するアンサンブル技術、ランダムフォレストの基礎。
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特徴量重要度
ランダムフォレストにおける不純度の減少またはパーミュテーションに基づく変数重要度評価法
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アウトオブバッグ誤差
各ツリーのブートストラップで選択されなかったサンプルを使用したクロスバリデーションなしの誤差推定。
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枝刈り（剪定）
木の複雑性を削減し過学習を避けるための手法（事前枝刈りと事後枝刈り）
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ジニ不純度
ランダムに選択された要素が誤分類される確率を計算することでノードの不純度を測定する尺度。
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情報利得とエントロピー
分割後のエントロピーの削減を測定する情報理論に基づいた分割基準。
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Extra-Trees (Extremely Randomized Trees)
ランダムフォレストの一種で、分割閾値をランダムに選択することで、さらに分散を削減します。
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Isolation Forest
Random Forestsを応用した、短い木で観測値を分離することによる異常検出
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勾配ブースティング木
先行モデルの残差誤差を修正するための木を構築する逐次アンサンブル法
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