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AI(Artificial Intelligence)를 다양한 산업에서 접목하기 위해 알고리즘 선택에 대한 관심이 증가하고 있다. 알고리즘 선택은 대부분 데이터 과학자의 경험에 의해 결정되는 경우가 많다. 하지만 경험이 부족한 데이터 과학자의 경우 데이터셋 특성 기반의 메타학습(meta learning) 을 통해 알고리즘을 선택한다. 기존의 알고리즘 추천은 선정 과정이 블랙박스이기 때문에 어떠한 근거에 의해 도출되는지 알 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 k-평균 군집분석을 활용하여 데이터셋 특성에 따라 유형을 나누고 적합한 분류 알고리즘과 클래스 불균형 해소 방법을 탐색한다. 본 연구 결과 네 가지 유형을 도출하였으며 데이터셋 유형에 따라 적합한 클래스 불균형 해소 방법과 분류 알고리즘을 추천하였다.
목차
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험
4. 결과
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (39)
참고문헌 신청
Amin, A., Anwar, S., Adnan, A., Nawaz, M., Howard, N., Qadir, J., ... & Hussain, A. (2016). Comparing oversampling techniques to handle the class imbalance problem: A customer churn prediction case study. IEEE Access, 4, 7940-7957.
Anwar, N., Jones, G., & Ganesh, S. (2014). Measurement of data complexity for classification problems with unbalanced data. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, 7(3), 194-211.
Blagus, R., & Lusa, L. (2013). Improved shrunken centroid classifiers for high-dimensional class-imbalanced data. BMC bioinformatics, 14(1), 1-13.
Cano, J. R. (2013). Analysis of data complexity measures for classification. Expert systems with applications, 40(12), 4820-4831.
Dogan, N., & Tanrikulu, Z. (2013). A comparative analysis of classification algorithms in data mining for accuracy, speed and robustness. Information Technology and Management, 14(2), 105-124.
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Cano, J. R. (2013). Analysis of data complexity measures for classification. Expert systems with applications, 40(12), 4820-4831.
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