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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제13권 제4호
발행연도
2011.1
수록면
1,799 - 1,810 (12page)

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데이터마이닝의 방법론 중의 하나인 의사결정나무 분석은 해석이 용이하다는 장점으로 널리 활용되고 있는 분석 알고리즘이다. 의사결정나무 분석은 분리기준, 정지규칙, 가지치기 방법 등에 따라 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문의 목적은 목표변수가 영과잉 이산형인 경우에 자료를 의사결정나무를 제안하는 것이다. 이는 Chaudhuri et al.(1995)이 제안한 일반화 회귀나무를 이를 개선한 것으로, 영과잉 이산형 자료에 영과인 포아송 회귀모형을 적합시켜 잔차를 계산한 후 이를 회귀나무를 이용하여 나무를 생성하는 것이다. 또한 분리변수와 분리점의 선택과정에서 기존의 알고리즘을 개선하여 가중평균 분리점을 고려하여 회귀나무를 형성하였다. 모의실험과 실제 자료분석을 통하여 효율성을 비교한 결과 최적 분리점의 선택에서 개선을 있음을 확인하였다.
#의사결정나무 #영과잉 포아송 분포 #일반화 회귀나무. #decision tree #zero inflated Poisson distribution #generalized regression tree.

목차

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참고문헌 (8)

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Breiman, L. / 1984 / Classification and Regression Tree / Chapmanand Hall google schola Chaudhuri, P. / 1995 / Generalized Regression Trees / Statistica Sinica 5 : 641 ~ 666 google schola Kass,G.V / 1980 / An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities of Categorical Data / Applied Statistics 29 : 119 ~ 127 google schola Quinlan,J.R / 1993 / C4.5 : Programs for Machine Learning / Morgan Kaufmann google schola 강한구 / 2003 / 보험 CRM에서 데이터마이닝 기법의 응용연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (2) : 307 ~ 322 google schola

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