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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박근우 (연세대학교) 정인경 (연세대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제32권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
349 - 374 (26page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

이분형 자료의 분류문제에서 불균형을 다루기 위한 표본재추출 방법 비교
박근우 ,  정인경 응용통계연구 2019.06 학술저널

2018

이분형자료의 분류문제에서 불균형을 다루기 위한 표본 재추출 방법비교
박근우 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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이분형 자료의 분류에서 자료의 불균형 정도가 심한 경우 분류 결과가 좋지 않을 수 있다.이런 문제 해결을 위해 학습 자료를 변형시키는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 이분형 자료의 분류문제에서 불균형을 다루기 위한 방법들 중 표본재추출 방법들을 비교하였다. 이를 통해 자료에서 희소계급의 탐지를 보다 효과적으로 하는 방법을 찾고자 하였다. 모의실험을 통하여 여러 오버샘플링, 언더샘플링, 오버샘플링과 언더샘플링 혼합 방법의 총 20가지를 비교하였다. 분류문제에서 대표적으로 쓰이는 로지스틱 회귀분석, support vector machine, 랜덤포레스트 모형을 분류기로 사용하였다. 모의실험 결과, 정확도가 0.5 이상이면서 민감도가 높았던 표본재추출 방법은 random under sampling (RUS)였다. 그 다음으로 민감도가 높았던 방법은 오버샘플링 ADASYN (adaptive synthetic sampling approach)이었다. 이를 통해 RUS 방법이 희소계급값을 찾기 위한 방안으로는 적합했다는 것을 알 수 있었다. 몇 가지 실제 자료에 적용한 결과도 모의실험의 결과와 비슷한 양상을 보였다.
#imbalanced-learn #imbalanced binary data #under-sampling #over-sampling #불균형 학습 #불균형 이분형 자료 #언더샘플링 #오버샘플링

목차

Abstract
1. 서론
2. 표본재추출 방법
3. 모의실험
4. 실제 자료 분석
5. 결론 및 고찰
References
요약

참고문헌 (0)

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