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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창환 (동국대학교) 정미나 (Syracuse University)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.11
발행연도
2016.11
수록면
1,270 - 1,274 (5page)

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로지스틱 회귀분석은 통계학 등의 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 상관관계를 설명하기 위하여 오랫동안 사용되어 왔다. 이러한 로지스틱 회귀분석 방법에서 현재 각 속성들은 목적 값에 대하여 동일한 중요도를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 가중치 계산을 좀더 세분화하여 각 속성의 값이 서로 다른 중요도를 가지는 새로운 학습 방법을 제시한다. 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하기 위하여 점진적 하강법을 이용하여 개발하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.
#로지스틱 회귀분석 #속성 가중치 #분류학습 #logistic regression #feature weighting #classification

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 속성값 가중치의 계산
4. 회귀분석 모델의 정규화(regularization)
5. 실험 결과
6. 결론 및 추후 연구 내용
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
[단행본] - Menard, Scott / 2002 / Applied logistic regression analysis, Vol. 106 / Sage google schola [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 [학술대회논문] - Zhang, Lijun / 2012 / Efficient Online Learning for Large-Scale Sparse Kernel Logistic Regression / AAAI google schola [학술지(정기간행물)] - Zhu, Ji / 2005 / Kernel logistic regression and the import vector machine / Journal of Computational and Graphical Statistics google schola

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