앙상블기법을 이용한 다양한 데이터마이닝 성능향상 연구

A Study for Improving the Performance of Data Mining Using Ensemble Techniques
  • 정연해; 
  • 어수행; 
  • 문호석; 
  • 조형준

초록

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.

키워드

앙상블기법; 배깅; 부스팅; 데이터 마이닝; Ensemble; bagging; boosting; data mining
제목
앙상블기법을 이용한 다양한 데이터마이닝 성능향상 연구
제목 (타언어)
A Study for Improving the Performance of Data Mining Using Ensemble Techniques
저자
정연해; 어수행; 문호석; 조형준
발행일
2010
저널명
Communications for Statistical Applications and Methods
권
17
호
4
페이지
561 ~ 574