혼합효과모형을 이용한 데이터마이닝 알고리즘 비교연구

장지연; 문호석; 이종호; 조형준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장지연 문호석 이종호 조형준

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제11권 제1호

발행연도: 2009.1

수록면: 289 - 303 (15page)

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본 논문에서는 SAS E-Miner, R 패키지 및 FORTRAN/95로 만들어진 세 가지 프로그램 상에서 데이터마이닝 알고리즘 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망분석, 선형판별분석, 이차판별분석, 서포트 벡터 머신 등을 이용, 이항반응변수를 갖는 8개의 데이터에 대해서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하였다. 각 알고리즘의 사용 프로그램과 분류 옵션을 기준으로 총 17가지 방법에 대해 오분류율, 민감도 그리고 특이도를 비교기준으로 하여 분석하였다. 최종적으로 각 알고리즘의 순위를 정하기 위해서 17가지 방법을 고정효과로, 8개의 데이터를 랜덤효과로 간주하여 오분류율을 기준으로 혼합효과모형을 적용하였다. 본 논문에서의 실험 결과 radial 분류옵션을 갖는 R의 서포트 벡터머신 경우 가장 낮은 오분류율을 갖는 모형이었고, 또한 R의 선형판별모형 및 로지스틱 회귀분석 모형 또한 근소한 차이로 뒤를 잇는 것으로 분석되었다.

#데이터마이닝 #분류분석 #이항반응변수 #혼합효과모형. #Data Mining #Classification Analysis #Binary Response Variable #Mixed- effects Model.

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Breiman, L / 1984 / Classification and Regression Trees / Chapman and Hall

Kass, G. V / 1980 / An Exploratory technique for investigating large quantities of categorical data / Applied Statistics 29 : 119 ~ 127

Kim, H. J / 2001 / Classification trees with unbiased multiway splits / Journal of the American Statistical Association 96 : 598 ~ 604

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