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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박현재 (중앙대학교) 황범석 (중앙대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제3호
발행연도
2020.6
수록면
309 - 320 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

이산형 자료 예측을 위한 베이지안 네트워크 분류분석기의 성능 비교
박현재 ,  황범석 응용통계연구 2020.06 학술저널
이산형 자료를 통한 베이지안 네트워크 분류분석기 성능 비교
박현재 통계학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph; DAG)라고도 하는 베이지안 네트워크(Bayesian network)는 변수 사이의 관계를 확률과 그래프를 통해 모형화할 수 있다는 점에서 최근 의학, 기상학, 유전학 등 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 이산형 자료의 예측에 사용되는 베이지안 네트워크 분류분석기(Bayesian network classifier)가 최근 새로운 데이터 마이닝 기법으로 주목받고 있다. 베이지안 네트워크는 그 구조와 학습 방법에 따라 여러 가지 다양한 모형으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 성질을 가진 이산형 자료를 바탕으로 구조 학습 방법에 차이를 두어 베이지안 네트워크 모형을 학습시킨 후, 가장 간단한 방법인 나이브 베이즈 (na¨ıve Bayes) 모형과 비교해 본다. 학습된 모형들을 여러 가지 실제 데이터에 적용하여 그 예측 정확도를 비교함으로써 최적의 분류 분석 결과를 얻을 수 있는지 살펴본다. 또한 각각의 모형에서 나타나는 그래프를 통해 데이터의 변수 사이의 관계를 비교한다.
#Bayesian network #classification #directed acyclic graph #discrete data #naNıe Bayes #나이브 베이즈 #방향성 비순환 그래프 #베이지안 네트워크 #분류분석 #이산형 자료

목차

Abstract
1. 서론
2. 베이지안 네트워크 모형 학습
3. 실제 데이터 분석
4. 결론
References
요약

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이인우 ,  이두열 ,  최주호 대한기계학회 춘추학술대회 2024 .03

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