지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 들어 데이터 마이닝의 분류문제에 있어 목표변수의 불균형 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이러한 문제를 해결 하기 위해, 이전 연구들은 원 자료에 대하여 데이터 전처리 과정을 실시했는데, 전처리 과정에는 목표변수의 다수계 급을 소수계급의 비율에 맞게 조정하는 과소표집법, 소수계급을 복원추출하여 다수계급의 비율에 맞게 조정하는 과 대표집법, 소수계급에 K-최근접 이웃 방법 등을 활용하여 과대표집법을 적용 후 다수계급에는 과소표집법을 적용한 하이브리드 기법 등이 있다. 또한 앙상블 기법도 이러한 불균형 데이터의 분류 성능을 높일 수 있다고 알려져 있어, 본 논문에서는 데이터의 전처리 과정과 앙상블 기법을 함께 고려한 여러 모형들을 사용하여, 불균형 자료에 대한 이들모형의 분류성능을 비교평가한다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
랜덤 투영 앙상블 기법을 활용한 적응 최근접 이웃 판별분류기법
강종경
,
전명식
응용통계연구
2021
.06
랜덤포레스트를 위한 상관예측변수 중요도
신승범
,
조형준
응용통계연구
2021
.04
불균형 자료에서 MCD를 활용한 마할라노비스 거리에 의한 SMOTE
정지은
,
최용석
응용통계연구
2024
.08
단어선택과 SMOTE 알고리즘을 이용한 불균형 텍스트 데이터의 소수 범주 예측성능 향상 기법
김종찬
,
장성준
,
손원
응용통계연구
2024
.08
불균형적인 이항 자료 분석을 위한 샘플링 알고리즘들: 성능비교 및 주의점
김한용
,
이우주
응용통계연구
2017
.10
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-310-001587954