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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제5호
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 2,409 - 2,416 (8page)
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요양보험 대상자에 대한 요양인정점수의 산출 및 등급판정 도구는 노인장기요양보험제도의 신뢰성에 있어 매우 중요한 요소 중 하나이다. 현재 사용하고 있는 요양인정점수 산출 도구는 데이터마이닝의 방법론인 의사결정분석(decision tree)의 결과를 이용하여 개발된 것이다. 최근의 연구에서는 일화가법모형(generalized additive model)을 통해 의사결정나무에서 발생하였던 등급판정 자료의 역전현상 및 비선형관계를 설명할 수 있는 도구로 활용될 수 있음을 보였다. 본 연구에서는 일반화가법모형에서 나아가 결합기법(ensemble)을 이용한 모형을 판정도구로 고려하였다. 결합기법은 배깅(bagging), 랜덤포레스트(random forest) 등과 같이 단일 예측보다 더 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 따라서 등급판정도구에 일반화가법모형을 기본 분류자로 하는 결합기법을 고려하였으며 실제 자료 분석결과 등급판정에서 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
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참고문헌 (16)
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Bauer, E. / 1999 / An Empirical Comparison of Voting Classification Algorithms : Bagging, Boosting, and Variants / Machine Learning 36 : 105 ~ 139
Breiman, L. / 1996 / Bagging Predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140
Breiman, L. / 2001 / Random Forest / Machine Learning 45 : 5 ~ 32
Buhlmann, P. / 2002 / Recent Advances and Trends in NonParametric Statistics / Elsevier
De Bock, K. W. / 2010 / Ensemble Classification based on Generalized Additive Model / Computational Statistics & Data Analysis 54 (6) : 1535 ~ 1546
Breiman, L. / 1996 / Bagging Predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140
Breiman, L. / 2001 / Random Forest / Machine Learning 45 : 5 ~ 32
Buhlmann, P. / 2002 / Recent Advances and Trends in NonParametric Statistics / Elsevier
De Bock, K. W. / 2010 / Ensemble Classification based on Generalized Additive Model / Computational Statistics & Data Analysis 54 (6) : 1535 ~ 1546
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