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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제21권 제5호
발행연도
2010.10
수록면
917 - 926 (10page)

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배깅과 부스팅의 기법은 예측력을 향상 시킨다고 알려져 있다. 이는 비교 실험을 통하여 성능이 검증 되었는데, 목표변수가 범주형인 경우에 특정 의사결정나무 알고리즘인 회귀분류나무만 주로 고려되었다. 본 논문에서는 의사결정나무 외에도 다른 데이터마이닝 방법도 고려하여 목표변수가 연속형인 경우에 배깅과 부스팅 기법의 성능 검증을 위한 비교 실험을 실시하였다. 구체적으로, 데이터마이닝 알고리즘 기법인 선형회귀, 의사결정나무, 신경망에 배깅 및 부스팅 앙상블 기법을 결합하여 8개의 데이터를 비교 분석하였다. 실험 결과로 연속형 자료에 대한 여러 데이터마이닝 알고리즘에도 배깅과 부스팅의 기법이 성능 향상에 도움이 되는 것으로 확인되었다.
#앙상블 #의사결정나무 #boosting #부스팅 #decision tree #ensemble #Bagging #배깅

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1. [학술지(정기간행물)] - 박희창 / 2004 / Modeling of Environmental Survey by Decision Trees / 한국데이터정보과학회지 15 (4) : 759 ~ 771 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - KyunghaSeok / 2002 / The Efficiency of Boosting on SVM / 한국데이터정보과학회지 13 (2) : 55 ~ 64 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 이상복 / 2001 / 데이터마이닝기법상에서 적합된 예측모형의 평가 - 4개 분류예측모형의 오분류율 및 훈련시간 비교평가 중심으로 / 한국데이터정보과학회지 12 : 113 ~ 124 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - 조용준 / 2004 / A study on the optimization method of the initial weights in single layer perceptron / 한국데이터정보과학회지 15 (2) : 331 ~ 337 google schola 5. [단행본] - Berndt, E. / 1991 / The practice of economics: Classic and contemporary, reading / Addison-Wesley google schola

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