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최민규 (국립 강릉원주대학교) 주성찬 (국립 강릉원주대학교) 김원건 (국립 강릉원주대학교) 김진솔 (국립 강릉원주대학교) 길동현 (국립 강릉원주대학교) 강태원 (국립 강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
819 - 822 (4page)

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KOSPI 지수에 영향을 줄 수 있는 경제 지표와 원자재의 날짜별 가격을 입력 특성으로 선정한 후 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하여 익일 변동을 예측하였다. 수집한 데이터의 모든 특성을 포함하여 모델을 학습한 후, 특성의 중요도를 평가한다. 중요도에 따라 입력 특성을 선별한 후 모델을 다시 학습하여 정확도가 더 높은 모델을 구축한다. 실험 결과 초기 모델의 AUC는 0.57, 입력 특성을 선별한 모델의 AUC는 0.59로 다소 개선 되었음을 알 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 이론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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