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앙상블기법을 이용한 다양한 데이터마이닝 성능향상 연구
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 정연해 | - |
| dc.contributor.author | 어수행 | - |
| dc.contributor.author | 문호석 | - |
| dc.contributor.author | 조형준 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-08T08:11:33Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-08T08:11:33Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-17 | - |
| dc.date.issued | 2010 | - |
| dc.identifier.issn | 2287-7843 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/117961 | - |
| dc.description.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. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국통계학회 | - |
| dc.title | 앙상블기법을 이용한 다양한 데이터마이닝 성능향상 연구 | - |
| dc.title.alternative | A Study for Improving the Performance of Data Mining Using Ensemble Techniques | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 조형준 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | Communications for Statistical Applications and Methods, v.17, no.4, pp.561 - 574 | - |
| dc.relation.isPartOf | Communications for Statistical Applications and Methods | - |
| dc.citation.title | Communications for Statistical Applications and Methods | - |
| dc.citation.volume | 17 | - |
| dc.citation.number | 4 | - |
| dc.citation.startPage | 561 | - |
| dc.citation.endPage | 574 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART001466667 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 앙상블기법 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 배깅 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 부스팅 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 데이터 마이닝 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Ensemble | - |
| dc.subject.keywordAuthor | bagging | - |
| dc.subject.keywordAuthor | boosting | - |
| dc.subject.keywordAuthor | data mining | - |
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