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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김병도 (서울대학교 경영대학 경영학과) 노상규 (서울대학교 경영대학 경영학과)
저널정보
한국경영정보학회 경영정보학연구 경영정보학연구 제11권 제1호
발행연도
2001.1
수록면
61 - 73 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2001

유전자 알고리즘을 이용한 비모수 회귀분석
김병도 ,  노상규 경영정보학연구 2001.01 학술저널

1998

유전자 알고리즘을 이용한 비모수 희귀분석
김병도 ,  노상규 한국데이타베이스학회 국제 학술대회 1998.09 학술대회자료

초록· 키워드

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Predicting a variable using other variables in a large data set is a very difficult task. It involves selecting variables to include in a model and determining the shape of the relationship between variables. Nonparametric regression such as smoothing splines and neural networks are widely-used methods for such a task. We propose an alternative method based on a genetic algorithm(GA) to solve this problem. We applied GA to regression splines, a nonparametric regression method, to estimate functional forms between variables. Using several simulated and real data, our technique is shown to outperform traditional nonparametric methods such as smoothing splines and neural networks.

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