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OA
遺伝的アルゴリズムによる線形重回帰分析における説明変数の選択の試み
著者
栗田 多喜夫
雑誌
全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.第48回, no.人工知能及び認知科学, pp.253-254, 1994-03-07
線形回帰分析において汎化能力の高いモデルを構築するためには、与えられた説明変数の集合から予測に有効な変数の部分集合を見つけ出す必要がある。ここでは、遺伝的アルゴリズムを用いて有効な変数の部分集合を探索する試みについて報告する。
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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(2 users, 2 posts, 0 favorites)
1 1 https://t.co/fJ8vQTm11y
重回帰分析ではGAによる変数選択が行われてるらしい... しかし、例に上がってるのはせいぜい10変数... https://t.co/g2F80wv3dP
収集済み URL リスト
http://altmetrics.ceek.jp/article/id.nii.ac.jp/1001/00125482/
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https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=125297&item_no=1&page_id=13&block_id=8
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