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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
강동길 (고려대학교) YU WENXING (고려대학교) 조형준 (고려대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제25권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
903 - 911 (9page)
DOI
10.37727/jkdas.2023.25.3.903

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2023

최빈값 추정을 위한 의사결정나무
강동길 ,  YU WENXING ,  조형준 Journal of The Korean Data Analysis Society 2023.06 학술저널

2022

최빈값 추정을 위한 의사결정나무
강동길 통계학과 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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의사결정나무는 분류 규칙을 기반으로 데이터를 재귀적으로 분할하여 예측을 수행하는 데이터 마이닝 방법론 중 하나이다. 나무 구조를 통해 분석 결과를 이해할 수 있어 예측력뿐만 아니라 높은 해석력을 동시에 갖는 장점이 있다. 또한 반응변수와 설명변수 간 비선형 상관관계에도 사용이 가능한 장점 때문에 많은 분야에서 활용되고 있다. 하지만 예측 목적이 반응변수의 최빈값인 경우, 기존에 제안된 의사결정나무를 적용할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구는 커널 밀도 추정 방법을 의사결정나무 모형에 접목하여 새로운 형태의 최빈값 의사결정나무(modal decision tree) 모형을 정의한다. 모의실험은 4가지 모형으로 진행하였으며 설명변수와 반응변수가 선형 및 비선형 상관관계일 때, 데이터의 크기별로 결과를 비교하였다. 모의실험 결과를 통해 데이터가 선형 상관관계인 경우, 본 논문에서 제안하는 최빈값 의사결정나무 모형과 기존에 제안된 최빈값 선형 회귀(modal linear regression: MODLR)모형과 성능이 비슷하게 보이는 반면 데이터가 비선형 상관관계인 경우, 본 논문에서 제안하는 최빈값 의사결정나무 모형 성능이 더 우수함을 보인다.
#데이터마이닝 #최빈값 의사결정나무 #최빈값 선형회귀 #커널. #data mining #modal decision tree #modal linear regression #kernel.

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