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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전유택 (고려대학교) 조형준 (고려대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제3호
발행연도
2019.5
수록면
515 - 524 (10page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.3.515

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

모형 기반 하이브리드 의사결정나무
전유택 ,  조형준 한국데이터정보과학회지 2019.05 학술저널
모형 기반 하이브리드 의사결정나무
전유택 統計學科 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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의사결정나무는 주어진 예측 변수 공간을 여러 개의 단순한 사각 형태의 공간으로 분할해가면서목표 대상을 분류하거나 예측할 수 있다. 의사결정나무는 사용이 용이하며, 이해하고 설명하기 쉬운 구조를 지니고 있다. 하지만 서포트 벡터 머신과 같이 수직선 혹은 수평선 형태와 비교해 훨씬 복잡한 결정 경계를 지닌 분석 기법에 비해 예측 정확도가 상대적으로 낮다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 유연한 결정 경계를 가지는 의사결정나무 방법론을 제안한다. 뿌리 마디에서부터 유연한 결정 경계를 지니는 기법을 적용하여 예측 정확도를 향상시킨다. 또한, 이는 나무 모형의 크기도 줄여준다.
#데이터마이닝 #의사결정나무 #혼합 모형 #Data mining #decision tree #hybrid model

목차

요약
1. 서론
2. 연구 배경
3. 모의 실험
4. 사례 연구
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Chapman & Hall google schola 조용준 / 2006 / A Study on Improving the predict accuracy rate of Hybrid Model Technique Using Error Pattern Modeling : Using Logistic Regression and Discriminant Analysis / 한국데이터정보과학회지 17(2):269~278 google schola Fisher, R. A. / 1936 / The use of multiple measurements in taxonomic problems / Annals of Eugenices 7:179~188 google schola 홍정식 / 2017 / 혼합변수를 갖는 데이터의 분류를 위한 하이브리드 분류기 / 대한산업공학회지 43(5):341~349 dbpia 황창하 / 2018 / 심층 다중 커널 최소제곱 서포트 벡터 회귀 기계 / 한국데이터정보과학회지 29(4):895~902 dbpia

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