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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제4호
발행연도
2008.1
수록면
2,089 - 2,098 (10page)

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대용량 데이터로부터 의미있는 지식을 발견하는 마이닝 과정에서 모형구축을 위한 표본추출은 필수적이라 할 수 있다. 그러나 목표변수가 단지 두 가지의 결과만을 가지고 있고 관심 범주의 사례 수가 드물게 발생하는 경우가 있다. 이와 같이 전체 모집단에서의 목표변수의 관심 사례 집단의 비율이 매우 적은 경우에는 일반적으로 단순임의추출법이 아닌 오버샘플링 방법이 자료분석가들에게 추천되고 있다. 본 연구에서는 이러한 오버샘플링의 활용 지침을 위하여 사례집단의 비율에 따른 오버샘플링 효과를 분석하였으며 모의실험 결과는 다음과 같았다. 즉, 모집단에서의 사례집단과 대조집단의 불균형 비율이 1:5를 넘어서는 경우 오버샘플링 방법을 사용하는 것이 효과적이고 오버샘플링의 비율은 1:2와 1:3의 사이에서 가장 효과적인 결과를 도출 할 수 있는 것으로 연구되었다.
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Michael J. A. Berry / 2000 / Mastering Datamining / Wiley. google schola 강창완 / 2005 / 프론티어 모델을 이용한 수익성분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 7 (5) : 1695 ~ 1703 google schola 강한구 / 2003 / 보험 CRM에서 데이터마이닝 기법의 응용연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (2) : 307 ~ 322 google schola 강현철 / 1999 / SAS enterprise Miner를 이용한 데이터마이닝-방법론 및 활용 / 자유아카데미 google schola 김규곤 / 2007 / 사상체질분류에 사용되는 판별분석모형과 일반화로짓모형의 비교 / Journal of The Korean Data Analysis Society 9 (5) : 2173 ~ 2181 google schola

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