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저자정보
김동일 (고려대학교) 한아향 (고려대학교) 김성식 (고려대학교) 백준걸 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2009년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
발행연도
2009.5
수록면
944 - 949 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

LARS(Least Angle Regression)와 유전알고리즘을 결합한 변수 선택 알고리즘
김동일 ,  한아향 ,  김성식 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2009.05 학술대회자료
LARS(Least Angle Regression)와 유전알고리즘을 결합한 변수 선택 알고리즘
김동일 ,  한아향 ,  김성식 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2009.05 학술대회자료

초록· 키워드

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예측모델에 있어서 출력변수에 영향을 주는 입력변수의 선택은 예측력이 높은 모델을 만들고 필요한 데이터를 줄이는 역할을 한다. 변수선택의 방법 중 LARS(Least Angle Regression)는 입력변수와 출력변수의 상관도를 이용한 휴리스틱 알고리즘의 발전적인 형태이다. 그러나 탐욕적 변수선택 방법(Greedy Search)에 의하여 변수선택이 단조롭다는 한계와 Over-fitting에 의해 잘못된 변수선택을 할 수 있다는 약점이 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문은 LARS와 조합 최적화를 위한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘을 결합시킨 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 LARS에 n-fold cross validation을 적용시켜 유전 알고리즘에 사용할 초기 해의 집합을 구하는 단계와 유전 알고리즘을 실행하여 최종적인 변수를 선택하는 단계로 진행된다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 공개 데이터를 이용한 실험과 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 수행하였다.

#Variable Selection #LARS #Genetic Algorithm #Meta Heuristic

목차

초록
제 1 장. 서 론
제 2장 본론
제 3장 결론

참고문헌 (0)

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