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학술대회자료
저자정보
허준 (SPSS Korea) 김종우 (한양대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2007년 추계학술대회 및 정기총회
발행연도
2007.11
수록면
288 - 305 (18page)

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본 논문은 데이터 마이닝의 기법 증 가장 잘 알려진 지도학습 기법의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 및 Combined 기법인 불일치 패턴 모델(오차 패턴 모델)에 대한 연구 논문이다. 불일치 패턴 모델이란 2개 이상의 기법 중 향후 더 레코드별로 더 잘 맞출 수 있는 기법을 메타 분류하는 불일치 패턴 모델을 개발하여, 최종적으로는 기존의 기법보다 더 좋은 분류 정확도 빛 예측 향상율을 기대하기 위한 기법을 의미한다. 본 논문에서는 의사 결정나무 추론 기법인 C5.0과 C&RT 그리고 신경망 분석, 그리고 로지스틱 회귀분석과 같은 대표적인 데이터 마이닝의 지도학습 기법을 이용하여 불일치 패턴 모델을 생성하여 보고, 이틀이 기존 단일 기법과 기존의 Combined 모델인 Bagging, Boosting 그리고 Stacking 기법보다 성능이 우수함을 23개의 실제 데이터 및 공신력 있는 공개 데이터를 이용하여 증명하여 보였다. 또한 데이터의 특성에 따라서 불일치 패턴 모델의 성능의 변화 및 더 우수해 지는지를 알아보기 위한 연구도 같이 수행을 하여 본 모델의 활용성을 높이고자 하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 모델링 알고리즘
4. 실험의 설계
5. 실험결과
6. 최종결론 및 향후 연구과제
참고문헌

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