Regression 모델을 위한 정규화 된 데이터 특성 기여도 기반 차원 축소 알고리즘 연구

Q: 이 논문에서 정의한 normalized MIV 알고리즘이란 무엇인가?

normalized MIV 알고리즘은 특성의 중요도가 비슷한 경우 MIV 알고리즘이 기여도를 정확히 계산하지 못하는 문제를 해결하기 위해, MIV 알고리즘 적용 전에 MinMaxScaler를 사용하여 데이터를 [0, 1] 범위로 정규화하는 과정을 추가한 차원 축소 알고리즘이다. 이를 통해 특성의 기여도를 더욱 정확하게 계산한다.

Q: normalized MIV 알고리즘이 기존 MIV 알고리즘보다 성능이 우수한가?

연구 결과, normalized MIV 알고리즘은 기존 MIV 알고리즘 대비 상관 계수를 0.9916에서 0.9977로 향상시키고, 평균 NMSE를 0.0139에서 0.0023으로 약 84% 감소시켰다. 이는 제안하는 알고리즘이 차원 축소 성능과 기여도 계산 정확도 면에서 더 우수함을 나타낸다.

임승우; 김병수

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저자정보: 임승우 (전자부품연구원) 김병수 (전자부품연구원)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집

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Dimensionality reduction is an important technique that can improve the performance of artificial intelligence. In this paper, we propose using normalized mean impact value algorithm for regression models. The proposed method ca ... 전체 초록 보기

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