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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제4호
발행연도
2015.1
수록면
1,877 - 1,888 (12page)

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로지스틱 회귀분석(logistic regression)은 이항 범주형 자료의 분류분석에서 높은 분류정확도와 유연성을 바탕으로 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 그러나 소수집단과 다수집단의 개체수가 현저하게 차이나는 불균형 자료(imbalanced data)의 분류분석에서 로지스틱 회귀분석은 다수집단에 편향된 분류함수를 추정하여 대부분의 자료를 다수집단으로 분류함으로써 소수집단의 분류 정확도가 현저히 감소하게 되는 제한사항이 있다. 따라서 로지스틱 회귀분석을 이용한 불균형 자료의 분류분석에서 소수집단의 분류 정확도를 높이기 위하여 본 논문에서는 다양한 샘플링 기법을 이용한 로지스틱 회귀분석 방법론에 대하여 연구하였다. 또한 설명변수(explanatory variable)가 고차원인 불균형 자료의 분류분석에서 잡음변수(noise variables)를 제거하고 중요한 설명변수들을 모형에 선택하기 위하여 라소 로지스틱 회귀분석(lasso logistic regression)에 샘플링 기법을 적용한 방법론에 대해서도 연구하였다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료의 분석을 통하여 분류정확도와 모형의 간결성 측면에서 제안한 방법론의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
#불균형 자료 #로지스틱 회귀분석 #라소 로지스틱 회귀분석 #샘플링 기법 #imbalanced data #logistic regression #lasso logistic regression #sampling techniques

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Bagley, S. C. / 2001 / Logistic regression in the medical literature : : Standards for use and reporting, with particular attention to one medical domain / Journal of Clinica google schola Bang, S. / 2014 / Weighted support vector machine using k-means clustering / Communications in Statistics-Simulation and Computation 43 : 2307 ~ 2324 google schola Breheny, P. / / grpreg: Regularization paths for regression models with grouped covariates, R package version 2.8-1 google schola Chawla, N. / 2002 / SMOTE : Synthetic minority over-sampling technique / Journal of Artificial Intelligence Research 16 : 321 ~ 357 google schola Chawla, N. / 2003 / C4.5 and imbalanced datasets : Investigating the effect of sampling method, probabilistic estimate, and decision tree structure / Proceedings of the ICML : 3 ~ google schola

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