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논문 기본정보
분류 앙상블 모형에서 Lasso-bagging과 WAVE-bagging 가지치기 방법의 성능비교
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 한국데이터정보과학회지 = Journal of the Korean Data Information Science Society |
| ISSN | 1598-9402, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 곽승우,김현중 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2014-01-01 |
| 초록 | 분류 앙상블 모형이란 여러 분류기들의 예측 결과를 통합하여 더욱 정교한 예측성능을 가진 분류기를 만들기 위한 융합방법론이라 할 수 있다. 분류 앙상블을 구성하는 분류기들이 높은 예측 정확도를 가지고 있으면서 서로 상이한 모형으로 이루어져 있을 때 분류 앙상블 모형의 정확도가 높다고 알려져 있다. 하지만, 실제 분류 앙상블 모형에는 예측 정확도가 그다지 높지 않으며 서로 유사한 분류기도 포함되어 있기 마련이다. 따라서 분류 앙상블 모형을 구성하고 있는 여러 분류기들 중에서 서로 상이하면서도 정확도가 높은 것만을 선택하여 앙상블 모형을 구성해 보는 가지치기 방법을 생각할 수 있다. 본 연구에서는 Lasso 회귀분석 방법을 이용하여 분류기 중에 일부를 선택하여 모형을 만드는 방법과 가중 투표 앙상블 방법론의 하나인 WAVE-bagging을 이용하여 분류기 중 일부를 선택하는 앙상블 가지치기 방법을 비교하였다. 26개 자료에 대해 실험을 한 결과 WAVE-bagging 방법을 이용한 분류 앙상블 가지치기 방법이 Lasso-bagging을 이용한 방법보다 더 우수함을 보였다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201436351074349 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 가지치기,데이터마이닝,배깅,분류,앙상블,Bagging,classification,data mining,ensemble,pruning |