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앙상블기법을 이용한 다양한 데이터마이닝 성능향상 연구A Study for Improving the Performance of Data Mining Using Ensemble Techniques
- Other Titles
- A Study for Improving the Performance of Data Mining Using Ensemble Techniques
- Issue Date
- 2010
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- 앙상블기법; 배깅; 부스팅; 데이터 마이닝; Ensemble; bagging; boosting; data mining
- Citation
- Communications for Statistical Applications and Methods, v.17, no.4, pp.561 - 574
- Indexed
- KCI
- Volume
- 17
- Number
- 4
- Start Page
- 561
- End Page
- 574
- ISSN
- 2287-7843
- Abstract
- 본 논문은 8가지 방법의 데이터 마이닝 알고리즘(CART, QUEST, CRUISE, 로지스틱 회귀분석, 선형판별분석, 이차판별분석, 신경망분석, 서포트 벡터 머신) 기법과 단일 알고리즘에 2가지 앙상블기법(배깅, 부스팅)을 적용한 16가지 방법을 바탕으로 총 24가지의 방법을 비교하였다. 알고리즘의 성능 비교를 위하여 13개의 이항반응변수로 구성된 데이터를 사용하였다. 비교 기준은 민감도, 특이도 및 오분류율을 사용하여 데이터 마이닝 기법의 성능향상에 대해 평가하였다.
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Related Researcher
- CHO, HYUNG JUN
- College of Political Science & Economics (Department of Statistics)