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민성환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 민성환 (한림대학교 경영학부)

저널정보: 한국IT서비스학회 한국IT서비스학회지 한국IT서비스학회지 제14권 제4호

발행연도: 2015.1

수록면: 121 - 135 (15page)

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Ensemble classification is to utilize multiple classifiers instead of using a single classifier. Recently ensemble classifiers have attracted much attention in data mining community. Ensemble learning techniques has been proved to be very useful for improving the prediction accuracy. Bagging, boosting and random subspace are the most popular ensemble methods. In random subspace, each base classifier is trained on a randomly chosen feature subspace of the original feature space. The outputs of different base classifiers are aggregated together usually by a simple majority vote. In this study, we applied the random subspace method to the bankruptcy problem. Moreover, we proposed a method for optimizing the random subspace ensemble. The genetic algorithm was used to optimize classifier subset of random subspace ensemble for bankruptcy prediction. This paper applied the proposed genetic algorithm based random subspace ensemble model to the bankruptcy prediction problem using a real data set and compared it with other models. Experimental results showed the proposed model outperformed the other models.

#Random Subspace #Ensemble #Bankruptcy Prediction #Genetic Algorithms

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Abellán, J / 2014 / Improving Experimental Studies about Ensembles of Classifiers for Bankruptcy Prediction and Credit Scoring / Expert Systems with Applications 41(8):3825~3830

Altman, E.L / 1968 / Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy / The Journal of Finance 23(4):589~609

Beaver, W / 1966 / Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting ：Selected Studied / Journal of Accounting Research 4(3):71~111

Bian, S / 2007 / On Diversity and Accuracy of Homogeneous and Heterogeneous Ensembles / International Journal of Hybrid Intelligent Systems 4(2):103~128

Breiman, L / 1996 / Bagging Predictors / Machine Learning 24(2):123~140

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