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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
176 - 181 (6page)

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기계학습을 이용한 분류 문제에서 적절한 학습 데이터의 사용은 분류 정확도에 많은 영향을 미치게 된다. positive 데이터와 negative 데이터로 구성된 일반적인 이진 분류 문제의 경우, 충분한 학습 데이터 뿐 아니라 각 데이터 집합에 존재하는 데이터 수의 균형 역시 분류 정확도를 높이는 데에 중요하다. 하지만 실제 문제에서는 이와 같은 조건을 항상 만족하기는 쉽지 않다. 특히 생물학 데이터 분류 문제에서 positive 데이터만 존재할 뿐, negative 데이터는 존재하지 않거나 학습을 위해 사용하기에는 그 수가 부족한 경우가 많다. 이와 같은 상황에서는 많은 경우에 임의로 negative 데이터를 구성하여 학습에 사용하거나 기존 데이터로부터 여러 가지 샘플링 방법을 이용하여 각 집합의 비율을 맞춰서 학습을 수행하게 된다. 하지만, 이와 같은 방법으로 negative 데이터를 구성하는 것은 사용된 데이터의 특성에 따라 분류 성능 및 모델의 특성에 많은 차이를 보이는 기계학습 방법들의 일반적인 특성들을 생각해볼 때 적절한 방법이 아니다. 따라서 본 논문에서는 여러 가지 단일 클래스 분류기의 분류 방법을 실제 microRNA 목표 유전자 예측 문제에 적용하여, 단일 클래스 분류기의 이용이 불균형 데이터 집합에서의 분류 문제에 적합하게 적용될 수 있음을 확인한다.

목차

요약
1. 서론
2. 단일 클래스 분류 방법
3. 문제 설명
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

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