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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 제6호
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 2,967 - 2,978 (12page)
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이범주 판별문제에서 단일판별기보다 모형의 안정성 및 정밀도를 높이기 위한 방법론 중의 하나가 앙상블 기법이다. 앙상블 기법을 적용하는 경우에는 모형의 예측구조가 복잡하여 각 설명변수의 역할과 중요성을 확인하기 어려워 결국에는 예측결과의 해석력이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 임의변수선택 기반 앙상블 판별분석에서 변수의 상대적 중요도를 연구하고자 한다. 먼저 신용평점화에서 핵심기법으로 사용되는 로직스틱 회귀모형을 결합하는 임의변수선택을 이용한 앙상블 기법을 설명하고, 다음으로 각 설명변수의 역할과 상대적 중요도를 측정할 수 있는 평균 z-스코어를 이용하는 방법을 제안하여 예측결과에 대한 해석력을 살펴보고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법론의 유한표본 성질을 규명하고 응용성을 확인하기 위하여 모의실험과 실제자료 분석을 이용한 연구를 수행하고자 한다.
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참고문헌 (15)
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Ahn, H. E. A. / 2007 / Classification by ensembles from random partitions of high-dimensional data / Machine Learning 55 : 6166 ~ 6179
Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140
Choi, H. S. / 2014 / Fused least absolute shrinkage and selection operator for credit scoring / Journal of Statistical Computation and Simulation 84 : 1 ~ 13
Freund, Y. / 1997 / A decision-theoretic generalization of on-line learning and application to boosting / Journal of Computer and System Sciences 55 : 119 ~ 139
Friedman, J. / 1994 / An overview of predictive learning and function approximation, Vol. 136 / Springer
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