Fugu-MT 論文翻訳(概要): Soft Genetic Programming Binary Classifiers

論文の概要: Soft Genetic Programming Binary Classifiers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08742v1
Date: Thu, 21 Jan 2021 17:43:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-21 11:06:05.948145
Title: Soft Genetic Programming Binary Classifiers
Title（参考訳）: ソフト遺伝的プログラミングバイナリ分類器
Authors: Ivan Gridin
Abstract要約: ソフト」遺伝的プログラミング(SGP)が開発され、論理演算木はより柔軟になり、データセットに依存性を見出すことができる。本稿では,SGP手法を用いたバイナリ分類器の構成法について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The study of the classifier's design and it's usage is one of the most important machine learning areas. With the development of automatic machine learning methods, various approaches are used to build a robust classifier model. Due to some difficult implementation and customization complexity, genetic programming (GP) methods are not often used to construct classifiers. GP classifiers have several limitations and disadvantages. However, the concept of "soft" genetic programming (SGP) has been developed, which allows the logical operator tree to be more flexible and find dependencies in datasets, which gives promising results in most cases. This article discusses a method for constructing binary classifiers using the SGP technique. The test results are presented. Source code - https://github.com/survexman/sgp_classifier.
Abstract（参考訳）: 分類器の設計と利用に関する研究は、最も重要な機械学習分野の1つである。自動機械学習手法の開発により、ロバストな分類器モデルを構築するために様々なアプローチが用いられる。実装の難しさとカスタマイズの複雑さのため、遺伝的プログラミング(GP)法は分類器の構築にはあまり使われない。 GP分類器にはいくつかの制限と欠点がある。しかし、"ソフト"遺伝プログラミング(SGP)の概念が開発され、論理演算木はより柔軟になり、データセットに依存性を見出すことができ、ほとんどのケースで有望な結果が得られる。本稿では,SGP手法を用いてバイナリ分類器を構築する手法について述べる。テスト結果が示されます。ソースコード - https://github.com/survexman/sgp_classifier。

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