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인체측정조사에서 측정곤란부위 예측을 위한 의사결정나무 추천 모형 탐지에 관한 연구A Study on Exploration of the Recommended Model of Decision Tree to Predict a Hard-to-Measure Mesurement in Anthropometric Survey
- Other Titles
- A Study on Exploration of the Recommended Model of Decision Tree to Predict a Hard-to-Measure Mesurement in Anthropometric Survey
- Issue Date
- 2009
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- Decision tree; k-fold cross validation; CHAID; exhaustive CHAID; CART.; 의사결정나무; k-fold 교차타당법; CHAID; exhaustive CHAID; CART.
- Citation
- 응용통계연구, v.22, no.5, pp.923 - 935
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 22
- Number
- 5
- Start Page
- 923
- End Page
- 935
- ISSN
- 1225-066X
- Abstract
- 본 연구는 의사결정나무의 추천 모형 선택을 위한 비교실험에 초점을 두고 있다. 의사결정나무 모형은 구축된 모형에 기반을 두고 미래 관측치에 대한 예측 기능을 수행하게 될 것이므로 구축된 모형이 아무리 정치(精緻)하다고 하더라도 일반화의 성질을 충족시키지 못하면 실제성이 없게 된다. 따라서 본 연구는 교차타당성 검토를 통해 일반화의 성질을 충족시키면서 우수한 예측력을 갖는 추천 모형을 탐지하는 절차를 연구하는 데에 초점을 맞추고 있다. 사례 연구로 인체측정자료를 사용하여 측정곤란부위 예측을 위한 의사결정나무 추천 모형을 탐지한다. 그 결과 CART 모형이 추천 모형으로 탐지되었다.
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- Appears in
Collections - College of Public Policy > Division of Big Data Science > 1. Journal Articles
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