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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.10
- 수록면
- 214 - 226 (13page)
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Tuning the architecture of SVM (support vector machine) is to build an SVM model of better performance. Two different tuning approaches, a grid search method and GA (genetic algorithm), have been addressed in the literature, each of which has its own methodological pros and cons. This paper proposes a hybrid tuning method for the architecture of SVM, which employs GAM (generalized additive models) and the two existing tuning methods in sequence. The proposed method can overcome the limitation of the existing methods, and it has its own methodological advantages as well. Applying the method to a bankruptcy prediction problem, we show that the SVM model tuned by the proposed method outperforms the models by other methods.
목차
Abstract
1. Introduction
2. The Overview of the Methods
3. The Hybrid Tuning Method
4. Empirical Analysis
5. Conclusion
References
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