第3. 学習分類子システム 3.4. 教師あり学習に基づく学習分類子システム
3.4 教師あり学習に基づく学習分類子システム
3.4. 教師あり学習に基づく学習分類子システム 第3. 学習分類子システム
計算されたaccを用いて，最後に，評価値Fiが以下の式で計算される．
Fi = (acci)ν (3.15)
ここで，ν は任意の値に設定されるパラメータである．従来としては10に設定される．
[C]を構成する各分類子cli のニッチセットサイズnsi は[C]を構成する分類子の数の平 均が格納される．
3.4.5 発見部
UCSにおけるGAは，[C]を構成する分類子のGAが最後に実行されて経過した時間 tsの平均が閾値として設定されたθGA を超えた時に[C]を構成する分類子に対して実行 される．GAは[C]から評価値に従って確率的に2個体を選択し，コピーを生成する．そ してXCSと同様に，生成されたコピーに対して，交叉と突然変異をそれぞれパラメータ χとµの確率で実行され，最後に，生成された子孫は母集団に加えられる．各子孫は選択 された親と包摂関係にあるか調べられ，親個体が生成された子孫を包摂可能となる条件を 満たした場合，親個体は子孫を包摂し重合度numを+1追加する．生成された分類子の 追加によって母集団の上限値N を超えた場合，各分類子の削除される確率は以下のよう に計算される．
pdel = dv
∑N i=1dvi
(3.16)
dv =
{ ns· FF¯ if θdel < expiandF < δ·F¯
ns otherwise (3.17)
ここで，P とF¯ は母集団の大きさと母集団にある分類子全ての評価値の平均をそれぞ れ表し，δとθdelはそれぞれ任意に設定される．これにより，高い評価値の分類子の探索 と，同時に，各領域における分類子の数の適切な配置バランスを促進させる．
3.4.6 偏りのあるデータセットに対する正確性更新式の拡張
UCS は偏りのあるデータセットに対して，簡単に分類子を過剰に一般化させすぎて しまう傾向がある．そこで過度に領域を被覆する分類子を特定するために正確性の更新 式を改良したclass−sensitiveaccuracy とweightedclass−sensitiveaccuracy をそれ ぞれ導入し調査を行った[Orriols 2005]．以降，それぞれclass−sensitiveaccuracy と weightedclass−sensitiveaccuracy について説明する．
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Class Sensitive Accuracy
各分類子に対して，分類子が各クラスに照合した回数expj を用いて各クラスごと の正確性accj を下記に示すように，それぞれ計算する．
acci = 1 Ce
∑C j=1|expj>0
accj (3.18)
ここでC は問題にあるクラスの数を表し，Ceは分類子が覆ってる違うクラスの数 を表している．上記の式は，分類子の覆ってる各クラスの正確性の平均値を求め る．class−sensitiveaccuracy は過剰一般化した分類子に対する高い削除の圧力 を与えることができる．
Weighted Class Sensitive Accuracy
weightedclass−sensitiveaccuracyではさらに，クラスに対する照合回数によっ て重み付けを加えた正確性の計算をする．具体的には，分類子cli がクラス j の データに照合した回数であるexpij が閾値として設定したθaccより低いの場合，重 みを軽減し，逆に，超えた場合において分類子が覆っているクラスの数を用いて重 みを加える．weightedclass−sensitiveaccuracyを用いた正確性の更新式は以下 の通りである．
acc= 1 Ce
∑C
i=1|expj>0
accj·wj (3.19)
ここで，wj は分類子が各クラスj に対する正確性の重みを付ける値であり，以下 の式を用いて計算される．
wj ==
{ expj
θacc if0< expj < θacc Ce·θacc−∑C
j=1|0<expj <θaccexpj
Cee·θacc if expj ≥θacc
(3.20)
ここで，Ceeは照合したクラスの数を表し，θaccは照合が少ないクラスを考慮し重 みを変更する閾値を表している．この計算方法により，クラスに対して不正確な分 類子が削除される機会を更に高めることができる．
3.4.7 特殊化 : Specify
特殊化[Lanzi 1997]の操作は，XCSの一般化が正しく学習することを妨げている状況
において，一般化を抑えるように設計されている．特殊化は，形成された正例集合[C]に