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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유진은 (한국교원대학교)
저널정보
한국교육평가학회 교육평가연구 교육평가연구 제28권 제2호
발행연도
2015.6
수록면
427 - 448 (22page)

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랜덤 포레스트는 최근 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝 기법으로, 의사결정나무 모형을 기저로 하며 무작위성을 최대로 부여함으로써 예측오차를 줄인다. 본 연구에서는 의사결정나무와 랜덤 포레스트의 이론적 배경, 특징, 장단점 등을 설명하고, 한국청소년패널조사(KYPS VI) 자료를 이용하여 두 기법을 비교?분석하였다. 랜덤 포레스트는 특히 설명변수 개수가 많은 고차원 자료의 경우 예측력이 매우 높다는 장점이 있다. 연구 결과, 조율모수에 대한 고민 없이도 랜덤 포레스트의 정분류율이 가지치기 후 의사결정나무의 정분류율과 비슷하였다. 랜덤 포레스트와 같은 방법은 기존 통계분석 방법으로 처리하기 힘든 빅데이터 뿐만 아니라, 회귀모형, 분류, 생존분석 등을 망라하는 기존 통계분석 방법으로 처리할 수 있는 자료에도 적용될 수 있다. 생물의학, 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 금융예측 등의 다양한 분야에서 랜덤 포레스트 기법이 활발하게 적용되며 연구되고 있는 반면, 2015년 현재 교육 관련 연구에서 랜덤 포레스트 방법은 아직 제대로 소개조차 되지 못했다. 이러한 현실에서 앞으로 우리 교육 관련 연구에서의 랜덤 포레스트 기법 확산에 본 연구가 도움이 될 수 있기를 기대한다.
#랜덤 포레스트 #데이터 마이닝 #의사결정나무 #빅데이터 #한국청소년패널조사 #random forests #data mining #decision tree #big data #KYPS(Korea Youth Panel Survey) panel data

목차

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김동일 / 2008 / 교사판단 기반 학습장애 위험군의 핵심요인 탐색과 모형평가 : 의사결정나무분석을 중심으로 / 열린교육연구 16(3):19~35 dbpia 김완섭 / 2012 / 로지스틱 회귀분석과 데이터마이닝 분석을 이용한 컴퓨터 교양교육 성과의 요인에 대한 연구 / 교양교육연구 6(3):743~767 google schola 김완섭 / 2013 / 대학 컴퓨터 실습 교양과목에서의 학업성취 요인에 대한 연구 / 정보교육학회논문지 17(4):433~447 dbpia 김진 / 2014 / 데이터 마이닝 기법을 이용한 특성화고등학교 교육성과 분석 / 컴퓨터교육학회 논문지 17(6):21~33 dbpia 박수길 / 2002 / 한국대학생의 진로결정수준에 영향을 미치는가족변인과 개인변인에 관한 연구 / 한국심리학회지: 상담 및 심리치료 14(1):141~160 google schola

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