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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제6호
발행연도
2015.1
수록면
3,025 - 3,033 (9page)

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데이터 마이닝은 빅 데이터 안에 잠재되어 있는 정보나 예기치 못한 규칙 등을 탐색하여 이를 의사결정을 위한 근거로 활용하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 연관성 평가 기준을 이용한 규칙의 채택률을 추정하기 위한 3 종류의 로지스틱 회귀 모형을 제안하고, 예제를 이용하여 가장 적절한 모형의 선정 방안에 대해 토의하였다. 각 모형에 대해 적합도를 검정한 결과, 모형 1(지지도와 신뢰도를 고려한 모형)은 적합하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 이를 제외하고 모형 2(신뢰도와 향상도를 고려한 모형)와 모형 3(지지도와 향상도를 고려한 모형)에 대해 분류 결과의 정확도를 비교해본 결과. 모형 3보다는 모형 2가 더 높게 나타났다. 또한 모형 2에서는 향상도의 회귀계수의 값이 신뢰도의 회귀계수 값보다 크며, 모형 3에서는 지지도의 회귀계수에 비해 향상도의 회귀계수의 값이 크게 나타났다. 오즈비를 비교해보면 모형 2에서는 신뢰도가 한 단위 증가하면 상대비가 1.142배 증가하는 반면에 향상도가 한 단위 증가하면 상대비가 1.345배 증가하며, 모형 3에서는 지지도가 한 단위 증가하면 상대비가 1.088배 증가하는 반면에 향상도는 1.278배 증가하는 것으로 나타났다. 이들의 결과를 종합해볼 때 모형 2가 가장 바람직한 것으로 나타났다.
#로지스틱 회귀 모형 #신뢰도 #연관성 규칙 #지지도 #향상도 #association rule #confidence #lift #logistic regression model #support

목차

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참고문헌 (20)

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Agrawal, R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216 google schola Changpetch, P. / 2013 / Model selection for logistic regression via association rules analysis / Journal of Computational Statistics and Simulations 83 (8) : 1415 ~ 1428 google schola Cox, D. R. / 1958 / The regression analysis of binary sequences (with discussion) / Journal of the Royal Statistical Society, Series B 20 : 215 ~ 242 google schola Jung, S. / 2009 / The study of causes of cancelling long-term accident compensation insurance / Annals of Statistical Research 6 (1) : 27 ~ 40 google schola Rho, H. J. / 2014 / Regression analysis & general linear model / Hanol Publishing Company google schola

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