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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.4
- 수록면
- 169 - 175 (7page)
- DOI
- 10.14801/kiitr.2013.11.4.169
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신용평가와 같은 불균형 데이터집합의 분류 문제에서는 소수 클래스 사례들을 얼마나 잘 분류하느냐 하는 것에 관심이 집중되지만, 일반적인 알고리즘들은 전체적인 오류 비율을 최소화하고자 하기 때문에, 이러한 요구사항을 충분히 만족시키지 못한다. 이를 해결하기 위한 방법으로는 크게 비용을 고려하는 방법과 샘플링을 이용한 방법이 있으며, 주로 후자에 연구가 집중되고 있다. 이러한 방법들은 특정한 분류 알고리즘에 구현되어 활용되고 있으나, 이를 지원하지 않는 다른 알고리즘들에 적용하기 위해서는 프로그램의 수정이 불가피하다. 이러한 수정은 현실적으로 불가능하거나 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 점을 보완하기 위해서, 이 논문에서는 교차검증의 형태로 균형된 훈련집합을 구성하여 검증할 수 있는 균형 교차검증 방법을 제안하고, 사례신용평가 데이터집합을 교차검증 방법과 균형 교차검증 방법으로 기존 분류기들에 적용하여 비교 분석한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 균형 교차검증
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - A. I. Marques. / 2012 / Exploring the Behavior of Base Classifiers in Credit Scoring Ensembles / Expert Systems with Applications 39 (11) : 10244 ~ 10250
2. [학술지(정기간행물)] - L. Zhou. / 2012 / Loan Default Prediction on Large Imbalanced Data Using Random Forests / TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering 10 (6) : 1519 ~ 1525
3. [학술대회논문] - P. Domingos / 1999 / Metacost : A General Method for Making Classifiers Cost-sensitive / Proceedings of the 5th ACMSIGKDD Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-99), San Diego : 15 ~ 18
4. [보고서] - C. Chen. / 2004 / Using Random Forest to Learn Imbalanced Data
5. [학술대회논문] - M. Kubat. / 1997 / Addressing the Curse of Imbalanced Data Sets : One-Sided Sampling / Proceedings of the 14th Int’l Conf. on Machine Learning (179-186,)
2. [학술지(정기간행물)] - L. Zhou. / 2012 / Loan Default Prediction on Large Imbalanced Data Using Random Forests / TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering 10 (6) : 1519 ~ 1525
3. [학술대회논문] - P. Domingos / 1999 / Metacost : A General Method for Making Classifiers Cost-sensitive / Proceedings of the 5th ACMSIGKDD Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-99), San Diego : 15 ~ 18
4. [보고서] - C. Chen. / 2004 / Using Random Forest to Learn Imbalanced Data
5. [학술대회논문] - M. Kubat. / 1997 / Addressing the Curse of Imbalanced Data Sets : One-Sided Sampling / Proceedings of the 14th Int’l Conf. on Machine Learning (179-186,)
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