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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김경옥
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 서울과학기술대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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텍스트 분류에서 변수 선택의 목표는 분류의 성능을 향상하기 위해 다른 변수와 구별되는 변수를 선택하는 것이다. NDM(Normalized Difference Measure)은 ACC2(Balanced Accuracy)의 단점을 보완하기 위한 기법으로 특정 클래스의 문서 빈도와 다른 클래스의 문서 빈도의 차이를 비율로 나타내 변수를 평가한다. 그러나 비율로 나타내는 과정에서 클래스 간 절대적인 차이 값의 범위를 크게 벗어나는 점과 대체 값이 필요한 수식의 불안정성의 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 위와 같은 단점을 고려한 TCM(Trigonometric Comparative Measure)을 제안한다. TCM의 성능 비교는 ACC2, NDM, OR(Odds Ratio), GINI(Gini Index) 4가지 기법과 비교한다.
목차
요약 ⅰ표목차 ⅱ그림목차 ⅳI. 서 론 1II. 기존 연구 3III. 새로운 변수 순위 기법 제안 : Trigonometric Comparative Measure (TCM) 6IV. 실험 계획 91. 데이터 세트 92. 실험 10V. 실험 결과 131. NDM과 TCM의 한계점 131) NDM 132) TCM 212. 실험 결과 27Ⅵ. 결론 36참고문헌 38영문초록(Abstract) 41
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