学術論文
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基本情報
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| 氏名 | 岩瀬 弘和 |
| 氏名（カナ） | イワセ ヒロカズ |
| 氏名（英語） | Iwase Hirokazu |
| 所属 | 国際学部 国際学科 |
| 職名 | 教授 |
| researchmap研究者コード | |
| researchmap機関 |
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機械学習回帰モデルの比較研究
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単著
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教師あり学習の機械学習モデルとして利用される七つのモデルを利用し、既存のデータセットを対象として各機械学習モデルにおける特徴や性能について比較を行った。その結果、ランダムフォレスト、XGBoost、LightGBMの性能が高いことが示された。さらに決定係数R2やRMSEの比較結果からLightGBMやXGBoostは汎化性能が高いこと、決定木モデルは過学習の度合いが大きいことなどが確認できた。
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東京成徳大学国際学部研究紀要
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第1号
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1
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15
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2023/03
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研究論文（大学，研究機関等紀要）