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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국국토정보공사 지적과 국토정보 지적과 국토정보 제49권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
65 - 84 (20page)

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This study attempted to predict citizens' emotions regarding mortgage rates using machine learning algorithms. To accomplish the research purpose, I reviewed the related literature and then set up two research questions. To find the answers to the research questions, I classified emotions according to Akman's classification and then predicted citizens' emotions on mortgage rates using six machine learning algorithms. The results showed that AdaBoost was the best classifier in all evaluation categories. However, the performance level of Naive Bayes was found to be lower than those of other classifiers. Also, this study conducted a ROC analysis to identify which classifier predicts each emotion category well. The results demonstrated that AdaBoost was the best predictor of the residents' emotions on home mortgage rates in all emotion categories. However, in the sadness class, the performance levels of the six algorithms used in this study were much lower than those in the other emotion categories.

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