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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.5
- 수록면
- 371 - 376 (6page)
이용수
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지금까지 금융기관의 신용 위험 관리를 효과적이고 효율적으로 수행하기 위한 지능형 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어져 왔다. 특히 기업의 부실 예측이나 신용 등급 예측 문제를 해결하는데 있어, 다양한 기계학습 분류 알고리즘들이 제안되고 적용되어 왔는데, 이들은 효과적인 입력변수 선정에 대한 해답을 제공해 주지 못하고, 과적합 및 잡음/이상치에 취약할 수 있는 위험이 있으며, 각종 모수에 대한 조정 작업이 요구되는 한계점이 있었다. 이러한 기존 기법들의 한계를 극복하기 위한 대안으로 본 연구는 랜덤 포레스트(Random Forests)의 응용을 제안한다. 실증분석 결과, 제안 기법이 전통적인 기법들과 비교해, 훨씬 빠르고 정확한 예측결과를 산출함을 확인할 수 있었다.
목차
초록
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구모형
4. 실증 분석
5. 결언
참고문헌
참고문헌 (0)
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