A Statistical Generation Method of Association Rules by Inference of Diagnostic Test Index in Data Mining

박희창

doi:10.37727/jkdas.2021.23.5.1997

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박희창 (창원대학교)

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제5호

발행연도: 2021.10

수록면: 1,997 - 2,010 (14page)

DOI: 10.37727/jkdas.2021.23.5.1997

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In this paper, we investigated the possibility of using Youden's index, which is a diagnostic test index used in diagnostic medicine, as an interestingness measure among objective thresholds in association rules. First, we looked at the relationship of confidence measures for the sensitivity and specificity that constitute the Youden index. We also examined the relationship between Youden index and confidence measures by expressing the Youden index formula using various types of confidence, and presented the confidence interval of the Youden index. In addition, after grasping the meaningful properties as interestingness measure, we proved whether the condition of interestingness measure proposed by Piatetsky-Shapiro (1991) was satisfied. By simulation study, if the lower limit of the Youden index has a positive value, it is concluded that there is a positive association rule. If the upper limit of the Youden index has a negative value, it is determined that there is a negative association. If the lower limit of the Youden index has a negative value but the upper limit is positive, then it would be desirable to reserve whether or not there is a association rule.

#association rule #confidence #diagnostic test index #diagnostic test tool

참고문헌 (20)

참고문헌 신청

Agrawal, R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data :207~216

Bing Liu, B. / 2000 / Analyzing the subjective Interestingness of association rules / IEEE Intelligent Systems 15(5):47~55

최종후 / 2019 / 연관성의 방향을 반영한 J 측도의 활용 / Journal of The Korean Data Analysis Society 21(5):2389~2396

Freitas, A. / 1999 / On rule interestingness measures / Knowledge-based System 12:309~315

Hilderman, R. J. / 2000 / Applying objective interestingness measures in data mining systems / Proceedings of the 4th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery :432~439

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