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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제25권 제6호
발행연도
2014.12
수록면
1,371 - 1,383 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

분류 앙상블 모형에서 Lasso-bagging과 WAVE-bagging 가지치기 방법의 성능비교
곽승우 ,  김현증 한국데이터정보과학회지 2014.12 학술저널
Lasso-bagging과 WAVE pruning 모형 비교
곽승우 응용통계학과 2014.01 학위논문

초록· 키워드

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분류 앙상블 모형이란 여러 분류기들의 예측 결과를 통합하여 더욱 정교한 예측성능을 가진 분류기를 만들기 위한 융합방법론이라 할 수 있다. 분류 앙상블을 구성하는 분류기들이 높은 예측 정확도를 가지고 있으면서 서로 상이한 모형으로 이루어져 있을 때 분류 앙상블 모형의 정확도가 높다고 알려져 있다. 하지만, 실제 분류 앙상블 모형에는 예측 정확도가 그다지 높지 않으며 서로 유사한 분류기도 포함되어 있기 마련이다. 따라서 분류 앙상블 모형을 구성하고 있는 여러 분류기들 중에서 서로 상이하면서도 정확도가 높은 것만을 선택하여 앙상블 모형을 구성해 보는 가지치기 방법을 생각할 수있다. 본 연구에서는 Lasso 회귀분석 방법을 이용하여 분류기 중에 일부를 선택하여 모형을 만드는 방법과 가중 투표 앙상블 방법론의 하나인 WAVE-bagging을 이용하여 분류기 중 일부를 선택하는 앙상블 가지치기 방법을 비교하였다. 26개 자료에 대해 실험을 한 결과 WAVE-bagging 방법을 이용한 분류 앙상블 가지치기 방법이 Lasso-bagging을 이용한 방법보다 더 우수함을 보였다.
#데이터마이닝 #pruning #앙상블 #Bagging #classification #가지치기 #분류 #배깅 #data mining #ensemble

목차

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1. [인터넷자원] - Asuncion, A / / UCI machine learning repository google schola 2. [단행본] - Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Chapman and Hall google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45 : 5 ~ 32 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Chen, K. / 2010 / An ensemble learning algorithm based on lasso selection / IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems (ICIS) 1 : 617 ~ 620 google schola

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