한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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- Pages.147-148
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- 2018
다중 레이블 나이브 베이지안 분류기의 정확도 개선 연구
Improving Accuracy of Multi-label Naive Bayes Classifier
- Kim, Hae-Choen (School of Computer Science and Engineering, Chung-Ang University) ;
- Lee, Jae-Sung (School of Computer Science and Engineering, Chung-Ang University)
- 발행 : 2018.01.10
초록
다중 레이블 분류 문제는 다중 레이블 데이터를 입력받았을 때 연관된 다수의 레이블을 추측하는 문제이다. 본 논문에서는 다중 레이블 분류 문제의 기법 중 하나인 나이브 베이지안 분류기에 레이블 의존성을 계산하여 결과에 반영한 결과 다중 레이블 분류 문제의 성능이 개선됨을 확인하였다.