다변량 분위수 회귀나무 모형에 대한 연구Multivariate quantile regression tree
- Other Titles
- Multivariate quantile regression tree
- Authors
- 김재오; 조형준; 방성완
- Issue Date
- 2017
- Publisher
- 한국데이터정보과학회
- Keywords
- Data mining; multivariate data analysis; quantile regression; regression tree.; 다변량 자료분석; 데이터마이닝; 분위수 회귀모형; 회귀나무 모형
- Citation
- 한국데이터정보과학회지, v.28, no.3, pp.533 - 545
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국데이터정보과학회지
- Volume
- 28
- Number
- 3
- Start Page
- 533
- End Page
- 545
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/85275
- DOI
- 10.7465/jkdi.2017.28.3.533
- ISSN
- 1598-9402
- Abstract
- 분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - College of Political Science & Economics > Department of Statistics > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.