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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 남병규
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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Too much information exists in ubiquitous environment, and therefore it is not easy to obtain the appropriately classified information from the available data set. Decision tree algorithm is useful in the field of data mining or machine learning system, as it is fast and deduces good result on the problem of classification. Sometimes, however, a decision tree may have leaf nodes which consist of only a few or noise data. The decisions made by those weak leaves will not be effective and therefore should be excluded in the decision process. This paper proposes a method using a classifier, UChoo, for solving a classification problem, and suggests an effective method of decision process involving only the important leaves and thereby excluding the noisy leaves. The experiment shows that this method is effective and reduces the erroneous decisions and can be applied when only important decisions should be made.
목차
1. 서 론 12. 관련연구 42.1 C4.5 알고리즘 42.2 UChoo 알고리즘 203. 중요 분류공간만을 검색하는 방법 444. 실험 및 결과 614.1 훈련 데이터 셋(training data set) 614.2 10-fold cross validation 624.3 가지치기 비율(pruning rate) 664.4 경계값(threshold)을 위한 factor F 674.5 실험 과정 694.6 실험 설계 724.7 가지치기 비율(pruning rate)값의 변화에 따른 리프 노드(leaf node)의 인스턴스(instance)개수 분포 734.7.1 iris 764.7.2 letter 784.7.3 tic-tac-toe 804.7.4 connect-4 824.7.5 실험 결과 분석 844.8 F 값의 변화에 따른 실험 864.8.1 iris 874.8.2 glass 894.8.3 vehicle 904.8.4 waveform 914.8.5 segmentation 924.8.6 letter 944.8.7 tic-tac-toe 954.8.8 car 974.8.9 splice 994.8.10 king rook VS king pawn 1004.8.11 nursery 1014.8.12 connect-4 1034.8.13 실험 결과 종합 분석 1055. 결론 107참고 문헌 112website 114
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