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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제15권 제1호
발행연도
2013.1
수록면
1 - 9 (9page)

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In recent year, many methods suitable for classification problems have been extended to include a range of popular techniques, such as neural networks, logistic regression and decision tree induction. Unlike other data mining techniques that use a training set of preclassified data to create a model and then discard the training set, for MBR (memory- based reasoning), the training set essentially is the model. This study gives a way on the memory-based reasoning, decision tree, logistic regression, neural networks and bagging model comparison methods for home equity lines of credit data using 1:1, 1:2, 1:3 and 1:4 target rate datamarts. Through the reasoning underlying their development, MBR classifier can also be a good choice to make a prediction. The proper k for MBR classifier is selected based on the minimum misclassification rate criterion. Under the proper k, we found that the performance of MBR dominated other classification technique for the data set that we analyzed.
#classification #MBR #oversampling #model comparison.

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참고문헌 (11)

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Berry, M. J. A. / 2004 / Data Mining Techniques for marketing, sales, and customer relationship management / John Wiley and Sons, Inc google schola Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140 google schola Han, J. / 2011 / Data mining Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann Publishers google schola Kaiser, H. F. / 1960 / The application of electronic computers to factor analysis / Educational and Psychological Measurement 20 : 141 ~ 151 google schola Luo Beibei / 2013 / (A)study on the applicability of the memory-based reasoning classifier / 석사 / 고려대학교 대학원 google schola

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