Random Sample Consensus (RANSAC)
RANdom SAmple ConsensでRANSAC. 以下をパラメータとする。
- $M \in \mathbb{N}$
- 最初に選ぶ訓練データの数
- $\epsilon > 0$
- 許容誤差
- $L \in \mathbb{N}$
- 予測誤差が許容誤差を超えなかったdataの数
- $K \in \mathbb{N}$
- iterationの上限
- データからランダムに$M$個選び、選んだ$M$個を訓練データ、$N-M$個をテストデータとする
- 1の訓練データにmodelをfitさせる
- 1のテストデータに対して2のモデルで予測する
- 予測誤差が$\epsilon$以下のtest dataの数が$L$以下であれば終了
- $L$超過であれば、予測誤差が$\epsilon$を下回っているものを訓練データに加え、$K-1$回まで2-5を繰り返す