로지스틱 회귀를 이용한 의사결정 나무의 분기점 선택에 대한 연구

정민규; 이성건

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정민규 이성건

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제3호

발행연도: 2008.1

수록면: 1,517 - 1,526 (10page)

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많은 의사결정 나무 방법은 분리변수(split variable) 선택에 있어 범주형 분리변수에 대해 편향을 가지고 있다. 즉 많은 범주를 갖는 범주형 변수가 분리 변수로 더 많이 선택되는 경향이 있다. 이에 Loh & Shih(1997)는 변수선택에 있어서 무시할만한 편향을 가지며 통계적 검정법을 사용하는 QUEST(Quick, Unbiased, Efficient, Statistical Tree) 방법을 제안하였다. 그러나 이 방법은 분류 정확도와 최종나무크기 면에서는 우세하다고 할 수 없다.본 논문에서는 범주형 변수에 대한 편향의 문제를 해결하는 방법으로, 범주형 변수를 독립변수로 한 로지스틱 회귀모형을 구축하여 각 범주에 해당하는 로지스틱 회귀계수를 이용해 범주들을 순위로 변환한 후 지니 지수(Gini index)를 의사결정나무 분석에 사용하는 분류나무를 제안하였다. 또한 실제 데이터를 이용하여 모형의 정확도(accuracy)와 최종나무크기(tree size) 측면에서 기존의 방법과 비교하였다.

#의사결정나무 #로지스틱 회귀계수 #범주형 분기 변수 #편향 #Decision tree #logistic regression coefficient #categorial split variable #bias

참고문헌 (11)

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Breiman, L. / 1984 / Classification and Regression Trees / Wadsworth

Chaudhuri, P. / 1995 / Generalized Regression Trees / Statistica Sinica 5 : 641 ~ 666

Kass, G. / 1980 / An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data / Applied Statistics 29 (2) : 119 ~ 127

Lim, T. / 2000 / Polytomous logistic regression trees,PhD thesis,Department of Statistics,University of Wisconsin,Madison / 박사 / Department of Statistics, University of Wisconsin, Ma

Loh, W. / 1988 / Tree-Structured Classification Via Generalized Discriminant Analysis / Journal of the American Statistical Association 83 : 715 ~ 728

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