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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 제17권 제5호
발행연도
2015.1
수록면
2,403 - 2,412 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

앙상블 기법을 이용한 일반화가법모형 연구
김하나 ,  이성건 Journal of The Korean Data Analysis Society 2015.01 학술저널

2013

앙상블(ensemble) 기법을 이용한 일반화가법모형(GAM) 연구 : 연속형 반응변수를 중심으로
김하나 통계학과 2013.01 학위논문

초록· 키워드

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일반화가법모형(generalized additive models; GAM)은 선형 모형만이 아닌 평활함수를 사용하여 비선형 효과를 확인할 수 있는 장점이 있다. 많은 사회현상에서 비선형적 관계가 발견되므로 이를 설명하기 위한 방법론으로 널리 활용되고 있는 것이다. 한편, 많은 연구들에서 배깅, 랜덤포레스트 등의 앙상블(ensemble) 예측 기법이 단일 예측보다 더 좋은 성능을 가질 수 있음이 증명되었다. 특히 이러한 앙상블기법은 의사결정나무와 같이 예측값의 분산이 큰 분류자에 대해서만 주로 활용되고 있다. 최근 이항 반응변수에 대해 의사결정나무가 아닌 일반화가법모형을 단일 분류자로 하는 앙상블 분류자는 De Bock(2010), Kim, Lee(2013)에 의해 제안되었다. 본 연구에서는 일반화가법모형을 이용한 앙상블 예측 기법들의 특성을 살펴보고, 선형관계, 다항함수 관계, 삼각함수관계 등 비선형적 관계에 대한 모의실험을 통해 제안된 앙상블기법의 우수성을 확인하였다.
#일반화 가법모형 #데이터마이닝 #앙상블기법 #배깅 #랜덤포레스트 #generalized additive model #data mining #ensemble method #bagging #random forest

목차

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참고문헌 (11)

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Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140 google schola Breiman, L. / 2001 / Random forest / Machine Learning 45 : 5 ~ 32 google schola De Bock, K. W. / 2010 / Ensemble classification based on generalized additive models / Computational Statistics & Data Analysis 54 (6) : 1535 ~ 1546 google schola Friedman, J. / 1991 / Multivariate adaptive regression splines / The Annals of Statistics 19 (1) : 1 ~ 67 google schola Hastie, T. / 1990 / Generalized Additive Models / Chapman&Hall/CRC google schola

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