京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(教育学) / 甲第25050号 / 教博第300号 / 京都大学大学院教育学研究科教育学環専攻 / (主査)准教授 野村 理朗, 教授 楠見 孝, 教授 齊藤 智 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Education) / Kyoto University / DFAM

ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は（社）情報処理学会に帰属します。 本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。 ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」 に従うことをお願いいたします。 Notice for the use of this material The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan. Comments are welcome. Mail to address: 　editj<at>ipsj.or.jp, please.

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(人間・環境学) / 甲第23531号 / 人博第1010号 / 新制||人||238(附属図書館) / 2021||人博||1010(吉田南総合図書館) / 京都大学大学院人間・環境学研究科共生人間学専攻 / (主査)教授 谷口 一美, 教授 藤田 耕司, 准教授 守田 貴弘, 山梨 正明 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Human and Environmental Studies / Kyoto University / DGAM

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第19338号 / 情博第590号 / 新制||情||103(附属図書館) / 32340 / 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 / (主査)教授 石田 亨, 教授 田中 克己, 教授 守倉 正博 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

種々の分類器を対象として，有限個の学習データのみが利用可能である現実においても理論的に的確で計算量的にも実際的な，分類器性能評価手法を提案する．分類器評価における難しさは，有限データのみの利用に起因する分類誤り推定に伴う偏りの発生にある．この困難を解決するため，「境界曖昧性」と呼ばれる新しい評価尺度を提案し，それを用いる評価法の有用性を，3種の分類器と13個のデータセットを用いた実験を通して実証する． / We propose a general method that makes accurate evaluation of any classifier model for realistic tasks, both in a theoretical sense despite the finiteness of the available data, and in a practical sense in terms of computation costs. The classifier evaluation challenge arises from the bias of the classification error estimate that is only based on finite data. We bypass this existing difficulty by proposing a new classifier evaluation measure called "boundary uncertainty'' whose estimate based on finite data can be considered a reliable representative of its expectation based on infinite data, and demonstrate the potential of our approach on three classifier models and thirteen datasets. / 博士(工学) / Doctor of Philosophy in Engineering / 同志社大学 / Doshisha University