Machine learningProbabilistic
デンプスター・シェーファーの融合
デンプスター・シェーファーの融合は、証拠理論(信念関数)に基づくアンサンブル手法であり、仮説のサブセットに基本的な確率質量を割り当てることで、複数のソースからの予測を組み合わせます。単一の結果に対する確率分布を必要とするのではなく、結果のセットに対する不確実性を許容し、信頼性と疑念のより豊かな表現を提供します。デンプスター(1968)によって開発され、シェーファー(1976)によって形式化されたこの手法は、ソースが信頼できない、矛盾している、または部分的な証拠を提供する場合に特に役立ちます。
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出典
- Dempster, A. P. (1968). A generalization of Bayesian inference. Journal of the Royal Statistical Society, 30(2), 205-247. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1968.tb00722.x ↗
- Shafer, G. (1976). A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Dempster-Shafer Evidence Fusion. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/ensemble-learning/dempster-shafer-fusion
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