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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제13권 제2호
- 발행연도
- 2011.1
- 수록면
- 869 - 878 (10page)
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앙상블 기법을 이용하여 예측 알고리즘을 사용하는 가장 큰 이유는 변동성이 작으며 예측력이 뛰어난 알고리즘을 구축하기 위함이다. 그러나 대표적인 배깅 알고리즘들은 여전히 자료의 변동에 따라 예측의 정확도가 떨어지고 변동성이 커 다양한 형태의 자료에 대한 분류를 수행하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 단일 분류방법론들을 결합하는 새로운 방법을 제안함으로써 예측의 정확성을 높이고 변동성을 줄이는 향상된 배깅 방법에 대한 연구를 하고자 한다. 기존의 배깅 알고리즘과 본 논문에서 제안한 방법을 실제자료에 적용시켜 향상된 정도를 파악함으로써 배깅 알고리즘이 보다 개선되었는지 여부를 비교 연구한다. 연구 결과 가중평균만을 이용한 배깅 방법은 기존 배깅 방법 보다는 예측력이 좋아졌지만 다른 수정된 배깅 방법론에 비하여 뚜렷한 향상정도를 보이지 못했다. 반면에 가중된 절사 배깅 방법은 모든 분류자에서 상대 향상도가 유의하게 양의 값을 가지는 것을 나타났는데, 기존 배깅 방법론의 예측력이 안정적인 기본 분류자를 사용했을 때 떨어진다는 단점을 보완할 수 있다.
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참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Breiman,L / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140
Buhlmann,P / 2003 / Bagging, subbagging and bragging for improving some prediction algorithms, Recent Advances and Trends in Nonparametric Statistics / Elsevier
Croux, C. / 2007 / Trimmed bagging / Computational Statistics and Data Analysis 52 : 362 ~ 368
Skurichina, M. / 1998 / Bagging for linear classifiers / Pattern Recognition 31 : 909 ~ 930
강한구 / 2003 / 보험 CRM에서 데이터마이닝 기법의 응용연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (2) : 307 ~ 322
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강한구 / 2003 / 보험 CRM에서 데이터마이닝 기법의 응용연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (2) : 307 ~ 322
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