연속형 반응변수를 위한 데이터마이닝 방법 성능 향상 연구
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 최진수 | - |
dc.contributor.author | 이석형 | - |
dc.contributor.author | 조형준 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-08T08:20:09Z | - |
dc.date.available | 2021-09-08T08:20:09Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2010 | - |
dc.identifier.issn | 1598-9402 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/117992 | - |
dc.description.abstract | 배깅과 부스팅의 기법은 예측력을 향상 시킨다고 알려져 있다. 이는 비교 실험을 통하여 성능이 검증 되었는데, 목표변수가 범주형인 경우에 특정 의사결정나무 알고리즘인 회귀분류나무만 주로 고려되었다. 본 논문에서는 의사결정나무 외에도 다른 데이터마이닝 방법도 고려하여 목표변수가 연속형인 경우에 배깅과 부스팅 기법의 성능 검증을 위한 비교 실험을 실시하였다. 구체적으로, 데이터마이닝 알고리즘 기법인 선형회귀, 의사결정나무, 신경망에 배깅 및 부스팅 앙상블 기법을 결합하여 8개의 데이터를 비교 분석하였다. 실험 결과로 연속형 자료에 대한 여러 데이터마이닝 알고리즘에도 배깅과 부스팅의 기법이 성능 향상에 도움이 되는 것으로 확인되었다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국데이터정보과학회 | - |
dc.title | 연속형 반응변수를 위한 데이터마이닝 방법 성능 향상 연구 | - |
dc.title.alternative | A study for improving data mining methods for continuous response variables | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 조형준 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국데이터정보과학회지, v.21, no.5, pp.917 - 926 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국데이터정보과학회지 | - |
dc.citation.title | 한국데이터정보과학회지 | - |
dc.citation.volume | 21 | - |
dc.citation.number | 5 | - |
dc.citation.startPage | 917 | - |
dc.citation.endPage | 926 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001486172 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 배깅 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 부스팅 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 앙상블 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 의사결정나무 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Bagging | - |
dc.subject.keywordAuthor | boosting | - |
dc.subject.keywordAuthor | decision tree | - |
dc.subject.keywordAuthor | ensemble | - |
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