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이 논문의 연구 히스토리 (3)
2010
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앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.
목차
1. 서론
2. 앙상블 학습
3. 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화
4. 자료 분석 및 가설검증연구 설계
5. 연구 결과
6. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
Abstract
저자소개
참고문헌 (21)
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1. [학술지(정기간행물)] - Alfaro, E. / 2007 / Multiclass corporate failure prediction by AdaBoost.M1 / AdvancedEconomic Research 13 : 301 ~ 312
2. [학술지(정기간행물)] - Alfaro, E. / 2008 / Bankruptcy forecasting : an empirical comparison of AdaBooost and neural networks / Decision Support Systems 45 : 110 ~ 122
3. [학술지(정기간행물)] - Bauer, E. / 1999 / An empiricalcomparison of voting classification algorithms : Bagging, boosting, and variants / Machine Learning 36 : 105 ~ 139
4. [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine learning 24 (2) : 123 ~ 140
5. [학술대회논문] - Buciu, I. / 2001 / Combining support vector machines for accuracy face detection / Proc. ICIP : 1054 ~ 1057
2. [학술지(정기간행물)] - Alfaro, E. / 2008 / Bankruptcy forecasting : an empirical comparison of AdaBooost and neural networks / Decision Support Systems 45 : 110 ~ 122
3. [학술지(정기간행물)] - Bauer, E. / 1999 / An empiricalcomparison of voting classification algorithms : Bagging, boosting, and variants / Machine Learning 36 : 105 ~ 139
4. [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine learning 24 (2) : 123 ~ 140
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