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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지우 (고려대학교) 조형준 (고려대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
1,569 - 1,579 (11page)
DOI
10.37727/jkdas.2021.23.4.1569

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

분류 분석을 위한 명목형 예측변수 변환 방법
김지우 ,  조형준 Journal of The Korean Data Analysis Society 2021.08 학술저널

2015

판별분류분석에서 명목형 예측변수 이용 방법 연구
김지우 統計學科 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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로지스틱회귀모형, 선형판별분류분석, 의사결정나무, 지지벡터기계 같은 다양한 방법으로 수행할 수 있는 분류 분석은 반응변수와 예측변수의 정보를 이용하여 개체를 특정 집단으로 분류하는 것이다. 일반적으로 분류 분석의 모형 추정은 예측변수가 연속형일 때 주로 정의 되어져 있다. 명목형 예측변수를 이용하기 위해 가변수 변환 후에 사용하고 있지만, 이는 반응변수 또는 명목형 예측변수의 범주가 많은 경우에 차원의 기하급수적 증가로 인하여 필요 모수 추정이 불안하여 비정칙 같은 문제점이 종종 발생한다. 적용 가능한 예측변수가 많아지고 다양해지면서 가변수 변환을 적용할 수 없는 경우도 발생한다. 따라서, 분류 분석에서 명목형 예측변수를 효과적으로 사용하기 위해 다른 변환 방법이 필요하다. 대안으로 반응변수의 정보를 반영하여 명목형 범주에 순서를 적절히 부여하는 CRIMCOORD 변환 방법을 소개한다. 이를 분류 분석에서 예측력을 가변수 변환과 비교 분석한다. 실제 자료를 훈령용와 검증용으로 분할하여 분류 분석 방법을 적용한 비교 실험 결과, CRIMCOORD 변환은 가변수 변환의 문제점을 보완해 주었다. 정보의 일부 손실에도 불구하고 손실을 최소하는 변환으로 분류 분석에서 예측력이 감소하지 않는 결과를 얻었다.
#가변수 변환 #명목형 예측변수 #분류 분석 #연속형 예측변수 #classification analysis #continuous predictor variable #dummy variable transformation #nominal predictor variable

목차

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참고문헌 (10)

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방성완 / 2021 / 대용량 자료의 분류분석을 위한 분할정복 서포터 벡터 머신 / 한국데이터정보과학회지 32(3):463~473 dbpia R. A. FISHER / 1936 / THE USE OF MULTIPLE MEASUREMENTS IN TAXONOMIC PROBLEMS / Annals of Eugenics 7(2):179~188 Crossref Tomasz Górecki / 2014 / Functional Discriminant Coordinates / Communications in Statistics - Theory and Methods 43(5):1013~1025 Crossref Zofia Hanusz / 2020 / Discriminant coordinates analysis for multivariate functional data / Communications in Statistics - Theory and Methods 49(18):4506~4519 Crossref 전유택 / 2019 / 모형 기반 하이브리드 의사결정나무 / 한국데이터정보과학회지 30(3):515~524 dbpia

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