메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권미지 (호서대학교) 강현철 (호서대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제26권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
783 - 794 (12page)
DOI
10.37727/jkdas.2024.26.3.783

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
머신러닝의 대상이 되는 여러 유형의 데이터에서는 불균형 데이터가 자주 발견된다. 불균형 데이터(imbalanced data)는 사기 탐지, 허가되지 않은 네트워크 침입 탐지, 장애 탐지, 의료 진단 등 다양한 분야에서 찾아볼 수 있으며, 데이터에 불균형 문제가 있으면 학습 단계에도 영향을 미쳐서 학습 모형의 분류성능을 떨어뜨린다고 알려져 있다. 불균형 데이터 문제를 완화하기 위한 기법으로는 데이터의 분포가 높은 클래스를 낮은 클래스만큼 맞추는 언더샘플링(undersampling) 기법과 분포가 낮은 클래스를 높은 클래스만큼 맞추는 오버샘플링(oversampling) 기법이 있다. 본 연구에서는 불균형 데이터에 대한 분류성능을 향상하기 위해, 여러 가지 데이터 리샘플링 기법을 다양한 분석방법에 적용한 후 분류성능을 비교함으로써 불균형 데이터의 문제를 완화할 수 있는지를 파악하고자 한다. 이를 위해 불균형 데이터의 문제를 완화할 수 있는 오버샘플링 기법과 언더샘플링 기법에 대하여 간단히 소개하고, 다양한 분석방법에 따른 데이터 리샘플링 기법의 성능 비교를 하기 위해 데이콘(DACON)에서 제공된 금융 데이터를 활용하여 사례분석을 진행하였다.
#불균형 데이터 #리샘플링 #SMOTE #Tomek Links #XGBoost #Imbalanced data #Resampling #SMOTE #Tomek Links #XGBoost

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0