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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김명종 (동서대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제15권 제3호
발행연도
2009.9
수록면
1 - 15 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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데이터 불균형 문제는 분류 및 예측 문제에서 하나의 범주에 속하는 표본의 수가 다른 범주들에 속하는 표본 수에 비하여 현저하게 적을 경우 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되고 결과적으로 분류자의 학습성과가 저하되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제를 해결하기 위하여 Geometric Mean-based Boosting (GM-Boost) 알고리즘을 제안하고자 한다. GM-Boost 알고리즘은 기하평균 개념에 기초하고 있어 다수 범주와 소수 범주를 동시에 고려한 학습이 가능하고 오분류된 표본에 집중하여 학습을 강화할 수 있는 장점이있다. 기업부실 예측문제를 활용하여 GM-Boost 알고리즘의 성과를 검증한 결과 기존의 Under-Sampling, Over-Sampling 및 AdaBoost 알고리즘에 비하여 우수한 분류 정확성을 보여주었고 데이터 불균형 정도에 관계없이 견고한 학습성과를 나타냈다.

목차

1. 서론
2. 기업부실 예측문제의 데이터 불균형
3. GM-Boost 알고리즘
4. 연구 설계
5. 연구 결과
6. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
Abstract
저자소개

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