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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
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참고문헌 (50)
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1. [학술대회논문] - 강필성 / 2006 / 데이터 불균형 해결을 위한 Under-sampling 기반 앙상블 SVMs / 대한산업공학회/한국경영과학회 2006 춘계공동학술대회
2. [학술지(정기간행물)] - Altman, E. L. / 1968 / Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy / The Journal of Finance 23 (4) : 589 ~ 609
3. [학술지(정기간행물)] - Altman, E. L. / 1977 / A new model to identify bankruptcy risk of corporations / Journal of Banking and Finance 1 : 29 ~ 54
4. [학술지(정기간행물)] - Beaver, W. / 1966 / Financial ratios as predictors of failure,empirical research in accounting： Selected studied / Journal of Accounting Research 4 (3) : 71 ~ 111
5. [학술지(정기간행물)] - Bruzzone, L. / 1997 / Classifications of imbalanced remote-sensing data by neural networks / Pattern recognition letters 18 (11) : 1323 ~ 1328
2. [학술지(정기간행물)] - Altman, E. L. / 1968 / Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy / The Journal of Finance 23 (4) : 589 ~ 609
3. [학술지(정기간행물)] - Altman, E. L. / 1977 / A new model to identify bankruptcy risk of corporations / Journal of Banking and Finance 1 : 29 ~ 54
4. [학술지(정기간행물)] - Beaver, W. / 1966 / Financial ratios as predictors of failure,empirical research in accounting： Selected studied / Journal of Accounting Research 4 (3) : 71 ~ 111
5. [학술지(정기간행물)] - Bruzzone, L. / 1997 / Classifications of imbalanced remote-sensing data by neural networks / Pattern recognition letters 18 (11) : 1323 ~ 1328
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