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能動学習決定木
決定木を用いた能動学習は、CART形式の木の解釈可能な構造と、人間によるアノテーションのために最も情報量の多い未ラベルインスタンスを選択するクエリ戦略を組み合わせたものです。このモデルは、最も不確実な例に対してのみ繰り返しラベルを要求し、表形式データにおける分類精度を最大化しながら、ラベリングコストを最小限に抑えます。
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出典
- Settles, B. (2010). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin-Madison. link ↗
- Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth & Brooks. ISBN: 978-0-412-04841-8
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Decision Tree Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/active-learning-decision-tree
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- Active Learning Logistic Regression機械学習↔ compare
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