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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김명종 (부산대학교) 조성임 (부산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.6
수록면
187 - 190 (4page)

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앙상블 학습모형은 분류 및 예측문제에서 모형의 성과를 개선하기 위한 기법으로 제안되어 왔다. 그러나, 데이터 불균형(Data imbalance) 문제가 존재하는 경우 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 이분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 AUROC 최적화 모형 기반의 앙상블 학습모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 학습알고리즘은 앙상블 학습 모형에 비선형계획법인 Quadratic programming을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 기업부실 예측문제를 활용하여 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 성과를 검증한 결과 앙상블 학습에서 전통적으로 활용되어 왔던 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.
#AUROC #Ensemble learning #Imbalance Data Problem #Quadratic Programming

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. AUROC의 최적화 알고리즘
Ⅲ. 연구설계
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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