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논문 기본 정보

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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2005년 춘계학술대회논문집
발행연도
2005.5
수록면
270 - 277 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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본 논문은 이분형 목적변수를 가지는 데이터에서, 의사결정나무나 신경망과 같은 지도 학습(Supervised Learning)의 훈련을 통한 각종 예측 및 분류 정확도를 향상시키기 위해서 오차 패턴을 이용한 새로운 Hybrid 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 오차 패턴을 이용한 Hybrid 기법이란 데이터 마이닝의 서로 다른 기법을 각 데이터에 적용한 다음 기법 간의 불일치되는 부분만을 다시 패턴화 하여, 이를 최종 모형에 적용하여, 기존에 1개의 방법만을 사용하였을 경우보다, 더욱 좋은 정확도를 가질 수 있도록 하는 방법이다. 본 기법의 검증을 위하여, lO개의 실제 검증용 자료를 사용하였으며, 분석 결과 신경망과 의사결정나무 분석과 같은 기존의 방법보다 전체적으로 예측력이 향상됨을 보였다.

목차

Abstract

1. 서론

2. 관련연구

3. 오차패턴 모델링을 이용한 Hybrid 기법

4. 성능 비교를 위한 실험 결과

5. 결론

〈참고문헌〉

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-325-017692885