Machine learningRough sets
Variable Precision Rough Set Model (VPRS)
Variable Precision Rough Set (VPRS) は、1993年にWojciech Ziarkoによって導入された古典的ラフ集合理論の拡張であり、必然的にノイズや誤分類を含む実世界のデータを扱うために考案されました。VPRSは、同値類とターゲット概念との間の許容される重複度を制御する精度パラメータuを導入することにより、標準ラフ集合の厳密な部分集合要件を緩和し、ノイズの多いまたは一貫性のないデータセットから近似分類ルールの誘導を可能にします。
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出典
- Ziarko, W. (1993). Variable precision rough set model. Journal of Computer and System Sciences, 46(1), 39–59. DOI: 10.1016/0022-0000(93)90048-2 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Variable Precision Rough Set Model (VPRS). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/soft-computing/variable-precision-rough-set
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