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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임영문 (강릉대학교 산업시스템공학과) 곽준구 (강릉대학교 산업시스템공학과) 황영섭 (강릉대학교 산업시스템공학과)
저널정보
한국안전학회 한국안전학회지 한국안전학회지 제20권 제4호
발행연도
2005.1
수록면
130 - 137 (8page)

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Decision tree algorithm is one of the data mining techniques, which conducts grouping or prediction into several sub-groups from interested groups. This technique can analyze a feature of type on groups and can be used to detect differences in the type of industrial accidents. This paper uses C4.5 algorithm for the feature analysis. The data set consists of 24,887 features through data selection from total data of 25,159 taken from 2 year observation of industrial accidents in Korea For the purpose of this paper, one target value and eight independent variables are detailed by type of industrial accidents. There are 222 total tree nodes and 151 leaf nodes after grouping. This paper Provides an acceptable level of accuracy(%) and error rate(%) in order to measure tree accuracy about created trees. The objective of this paper is to analyze the efficiency of the C4.5 algorithm to classify types of industrial accidents data and thereby identify potential weak points in disaster risk grouping.
#A Feature Analysis #Industrial Disasters #C4 #5 Algorithm

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