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논문 기본 정보

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저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 한국경영과학회지 제30권 제4호
발행연도
2005.12
수록면
27 - 43 (17page)

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This paper presents a new hybrid data mining technique using error pattern modeling to improve classification accuracy when the data type of a target variable is binary. The proposed method increases prediction accuracy by combining two different supervised learning methods. That is, the algorithm extracts a subset of training cases that are predicted inconsistently by both methods, and models error patterns from the cases. Based on the error pattern model, the predictions of two different methods are merged to generate final prediction. The proposed method has been tested using practical 10 data sets. The analysis results show that the performance of proposed method is superior to the existing methods such as artificial neural networks and decision tree induction.

목차

Abstract

1. 서론

2. 관련연구

3. 오차패턴 모델링을 이용한 Hybrid 기법

4. 성능 비교를 위한 실험 결과

5. 결론

참고문헌

참고문헌 (28)

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