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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창환 (동국대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제53권 제9호 (통권 제466호)
발행연도
2016.9
수록면
77 - 81 (5page)

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로지스틱 회귀분석은 오랫동안 다양한 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 관계를 설명하기 위하여 사용되어 왔다. 로지스틱 회귀분석에서 각 속성은 목적 값에 대한 중요도를 가지는데 본 연구에서는 이를 세분화하여 각 속성의 값에 따라서 중요도를 부여하는 새로운 방법을 제시한다. 점진적 하강법을 이용하여 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하였다. 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 본 연구의 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.
#로지스틱 회귀분석 #속성 가중치 #분류학습

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 속성값 기반의 로지스틱 회귀분석
4. 실험 결과
5. 결론 및 추후 연구
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
[단행본] - Atkeson, Christopher G. / 1997 / Lazy learning / Springer Netherlands : 75 ~ 113 google schola [학술지(정기간행물)] - Cleveland, William S. / 1988 / Locally weighted regression: an approach to regression analysis by local fitting / Journal of the American Statistical Association 83 (403) : 596 ~ 610 google schola [기타자료] - Goeman, Jelle / 2014 / L1 and L2 penalized regression models google schola [학술지(정기간행물)] - Hosmer D W / 1980 / Goodness of fit tests for the multiple logistic regression model / Communications in Statistics-Theory and Methods 9 (10) : 1043 ~ 1069 google schola [단행본] - Hosmer Jr, David W. / 2004 / Applied logistic regression / John Wiley & Sons google schola

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