分類学習器の学術論文中での名称

機会学習のアプリを使っているのですが，下記の分類学習器を学術論文中で言及するためにはどのような名称（手法の名称）となるのでしょうか．

複雑な木 中程度の決定木 粗い木 線形判別 2次判別 線形SVM 2次SVM 3次SVM 細かいガウスSVM 中程度のガウスSVM 粗いガウスSVM 細かいKNN 中程度のKNN 粗いKNN コサインKNN 3次KNN 重み付きKNN アンサンブルブースティング決定木 アンサンブルバギング決定木 アンサンブル部分空間判別 アンサンブル部分空間KNN アンサンブルRUSBoost決定木

なお，回帰学習器の場合は，下記の通りと伺っています． ・学習器名　学術論文中での名称 線形 線形回帰 交互作用線形 交互作用あり線形回帰 ロバスト線形 ロバスト線形回帰 ステップワイズ線形回帰 ステップワイズ線形回帰 複雑な木 回帰木（最小リーフサイズ4) 中程度の決定木 回帰木（最小リーフサイズ12） 粗い木 回帰木（最小リーフサイズ36） 線形SVM SVR　線形カーネル 2次SVM SVR　2次カーネル 3次SVM SVR　3次カーネル 細かいガウスSVM SVR　ガウスカーネル（スケール0.5） 中程度のガウスSVM SVR　ガウスカーネル（スケール2） 粗いガウスSVM SVR ガウスカーネル（スケール 8） アンサンブルブースティング決定木 アンサンブルブースティング決定木 アンサンブルバギング決定木 アンサンブルバギング決定木 ガウス過程回帰二乗指数GPR ガウス過程回帰 二次指数カーネル ガウス過程回Mtern 5/2 GPR ガウス過程回帰 Matern 5/2カーネル ガウス過程回帰指数GPR ガウス過程回帰 指数カーネル ガウス過程回帰有理二次GPR ガウス過程回帰 有理二次カーネル

よろしくお願いします．

Answer 1

[Hirokazu Tanaka]

同じアルゴリズムでも設定によって異なる名前でアプリ上で表示されていますので、アルゴリズムの一般名＋各種設定を明記するのがよいと思います。

さらに論文に記載する場合には再現性を求められると思いますので、使用した関数名、MATLABのバージョンが必要かと思いますがいかがでしょうか？

例えば k近傍法 関連ですと、

• 細かいKNN
• 中程度のKNN
• 粗いKNN

はそれぞれ近傍の数が1、10、100。距離尺度はユークリッド距離、重みはなしで k近傍法を実行します。

• コサインKNNコサイン距離
• 3次KNN：ミンコフスキー距離

は近傍の数は 10 で同じですが、距離がそれぞれコサイン距離、ミンコフスキー距離を使用します。

確認するにはアプリ上の「設定」を見るか、「モデルのエクスポート」-> 「コード生成」でMATLABコマンドでオプションを確認するかの2択ですね。

生成されるコードで fitcknn の実行個所を確認すると、コマンドでの各種設定が分かります。以下は「細かいKNN」の場合。

% このコードは、すべての分類器オプションを指定し、分類器に学習させます。
classificationKNN = fitcknn(...
    predictors, ...
    response, ...
    'Distance', 'Euclidean', ...
    'Exponent', [], ...
    'NumNeighbors', 1, ...
    'DistanceWeight', 'Equal', ...
    'Standardize', true, ...
    'ClassNames', categorical({'異常'; '正常'}, {'異常' '正常'}, 'Ordinal', true));

'Distance' や 'NumNeighbors' などの意味は

https://jp.mathworks.com/help/stats/fitcknn.html

で確認できます。