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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유병주 (대한민국육군)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
195 - 207 (13page)

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불균형 자료에 대한 분류분석을 하기 위해서는 두 가지 선택의 문제에 직면하게 된다. 하나는 분류분석을 위한 모형의 선택이고 또 다른 하나는 불균형 문제를 해결하기 위한 방법의 선택이다. 그래서 이 논문에서는 훈련표본의 규모나 독립변수의 수, 불균형 정도 등과 같은 데이터의 특징을 고려한 불균형 자료에 대한 순차적인 접근 전략 문제를 다루었다. 이를 위해 이진 분류분석의 대표적인 모형인 로지스틱 회귀모형, 서포트벡터 머신, 딥러닝 방법을 자료의 특성에 따른 분류 성능을 비교하기 위한 이론적 고찰과 모의실험을 시행하였다. 그리고 자료의 불균형을 해결하기 위한 개선 방법들과 조합했을 때 Tukey의 다중비교를 통하여 분류 성능이 좋은 최적의 결과를 얻기 위한 접근 전략을 식별하기 위한 모의실험을 하였다. 모의실험 결과 자료의 특성 중 훈련표본의 수량과 불균형 여부가 지배적인 요소로 작동되는 것을 확인할 수 있었으며, 훈련표본이 적은 경우는 로지스틱 회귀모형으로 접근하여 과대추출 방법으로 자료의 불균형 문제를 해결하는 방법이 좋고, 훈련표본이 많은 경우는 딥러닝 방법으로 접근하여 가중치 방법이나 과소추출 방법으로 자료의 불균형을 개선하는 방법이 성능이 우수한 추정 결과를 얻을 수 있는 접근 전략임을 확인하였다.
#불균형 자료 #로지스틱 회귀모형 #서포트벡터 머신 #딥러닝 #Tukey의 다중비교

목차

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참고문헌 (25)

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방성완 / 2020 / 불균형 자료의 분류분석을 위한 가우스 혼합 군집모형을 이용한 샘플링 기법 / Journal of The Korean Data Analysis Society 22(2):565~574 dbpia Batista, G. E. / 2003 / Balancing training data for automated annotation of keywords:a case study / Brazilian Workshop on Bioinformatics :10~18 google schola Batista, G. E. / 2004 / A study of the behavior of several methods for balancing machine learning training data / ACM SIGKDD explorations newsletter 6(1):20~29 google schola Mateusz Buda / 2018 / A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks / Neural Networks 106:249~259 Crossref Chatterjee, S. / 2012 / Regression analysis by example / John Wiley & Sons google schola

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