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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지혁 ((주)위세아이텍) 김건민 (위세아이텍)
저널정보
한국IT정책경영학회 한국IT정책경영학회 논문지 한국IT정책경영학회 논문지 제12권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
1,663 - 1,670 (8page)

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최근 정보통신의 발달과 함께 방대한 양의 데이터들이 생산되었으며 생산된 데이터를 활용, 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고, 현상을 예측하는 예측분석의 활용이 중요해지고 있다. 이러한 예측분석을 머신러닝을 이용할 경우 머신러닝 알고리즘에 데이터를 입력할 때 원본 데이터를 그대로 입력하는 것보다 피처 엔지니어링을 수행한 데이터를 입력하는 것이 성능이 더 좋다. 그러나 피처 엔지니어링을 수행한 데이터는 원본 데이터와 차이가 많아 머신러닝 알고리즘의 예측 결과를 설명하는데 있어 데이터의 정보를 이용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하고자 원본 데이터와 피처 엔지니어링을 수행한 데이터를 생키 다이어그램을 활용하여 매핑하는 시각화 기능을 제안한다. 본 연구에서는 기존의 시각화와는 다르게 데이터의 변화 과정을 보이는데 강조된 시각화를 개발하여 시각화를 통해 머신러닝 예측 결과에 있어 어느 변수가 중요한 변수인지 파악할 수 있고 어느 피처 엔지니어링이 유효한지 알 수 있다. 개발한 시각화를 보스턴 주택 가격 데이터에서 주택 가격 예측에 효과적인 변수와 피처 엔지니어링이 무엇인지 알아내는 것을 통해 검증하였다.
#피처 엔지니어링 #생키 다이어그램 #매핑 #시각화

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David Lechevalier / 2014 / Towards a Domain-Specific Framework for Predictive Analytics in Manufacturing / 2014 IEEE In ternational Conference on Big Data :987~995 google schola Ferhat Kurtulmus / 2014 / Immatu re peach detection in colour images acquired in nat ural illumination conditions using statistical classifie rs and neural network / Precision Agriculture 15(1):57 google schola Pedro Domingos / 2012 / A Few Useful Things to Know about Machine Learning / Communications of the ACM 55(55):78~87 google schola Muzammil Khan / 2011 / Data and Infor mation Visualization Methods and Interactive Mech anisms / International Journal of Computer Applicat ions 34(1):1~14 google schola Andreas C. Müller / 2016 / Introduction to Machine Learning with Python:A Guide for Data Scientists / O’Reilly Media google schola

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