著者

横山 侑政 瀧川 一学

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1K13, 2017 (Released:2018-07-30)

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グラフ分類問題において、従来研究では部分グラフ指示子の線形モデルで表現可能な仮説クラスの学習に制限されていた。そこで、本研究では非線形モデルである決定木を弱学習器に用いた勾配ブースティングを提案する。本手法では、決定木の学習は全部分グラフ指示子に基づいて行う。いくつかのベンチマークデータセットに対して実験を行うことで、その性能を評価する。