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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신승범 (고려대학교) 조형준 (고려대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제2호
발행연도
2021.4
수록면
177 - 190 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

랜덤포레스트를 위한 상관예측변수 중요도
신승범 ,  조형준 응용통계연구 2021.04 학술저널
랜덤포레스트를 위한 상관예측변수 중요도
신승범 통계학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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랜덤포레스트는 여러 의사결정나무 모형들을 융합하여 안정성과 예측력을 높여주기 때문에 종종 사용되는 방법이다. 예측력을 증가시키는 반면 해석의 용이성을 희생하기 때문에 이를 보상하기 위해 변수의 중요도를 제공한다. 변수의 중요도는 랜덤포레스트를 구축할 때 변수가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 알려준다. 그러나 어떤 예측변수가 다른 예측변수들과 상관되어 있을 때 기존 알고리즘의 변수중요도는 왜곡될 수 있다. 상관된 예측변수들의 하향 편향은 예측변수의 중요도를 실제 중요도보다 낮게 측정하게 한다. 우리는 기존 알고리즘을 수정하여 상관 예측변수의 하향 편향을 회복하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 모의 자료에 의해 증명되고 실제 자료에 의해 설명된다.
#random forests #variable importance #correlation #랜덤포레스트 #변수중요도 #상관관계

목차

Abstract
1. 서론
2. 분류 변수중요도
3. 모의실험
4. 사례분석
5. 결론
References
요약

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