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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
민성환 (한림대학교)
저널정보
한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.23 No.1
발행연도
2016.3
수록면
45 - 59 (15page)

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An ensemble classifier is a method that combines output of multiple classifiers. It has been widely accepted that ensemble classifiers can improve the prediction accuracy. Recently, ensemble techniques have been successfully applied to the bankruptcy prediction. Bagging and random subspace are the most popular ensemble techniques. Bagging and random subspace have proved to be very effective in improving the generalization ability respectively. However, there are few studies which have focused on the integration of bagging and random subspace. In this study, we proposed a new hybrid ensemble model to integrate bagging and random subspace method using genetic algorithm for improving the performance of the model. The proposed model is applied to the bankruptcy prediction for Korean companies and compared with other models in this study. The experimental results showed that the proposed model performs better than the other models such as the single classifier, the original ensemble model and the simple hybrid model.
#Random Subspace #Bagging #Bankruptcy Prediction #Genetic Algorithms

목차

Abstract
1. 서론
2. 앙상블 분류기
3. 연구 모형
4. 실험 설계
5. 실험 결과
6. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Altman, E. L., “Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy”, The Journal of Finance, Vol. 23, No. 4, 1968, pp. 589-609. google schola Beaver, W., “Financial ratios as predictors of failure, empirical research in accounting : Selected studied”, Journal of Accounting Research, Vol. 4, No. 3, 1966, pp. 71-111. google schola Breiman, L., “Bagging predictors”, Machine Learning, Vol. 24, No. 2, 1996, pp. 123-140. google schola Buta, P., “Mining for financial knowledge with CBR”, AI Expert, Vol. 9, No. 10, 1994, pp. 34-41. google schola Choi, H. N. and Lim, D. H., “Bankruptcy prediction using ensemble SVM model”, Journal of the Korean Data and Information Sciences Society, Vol. 24, No. 6, 2013, pp. 1113-1125. google schola

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