불완전한 데이터를 처리하기 위한 데이터 확장기법

이종찬

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이종찬 (청운대학교)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제2호

발행연도: 2021.1

수록면: 7 - 13 (7page)

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본 논문은 학습 데이터에 손실값을 포함하고 있는 불완전한 데이터를 위하여 확률을 나타낼 수 있는 형식으로 변환한 후 손실값을 보상하는 알고리즘을 소개한다. 기존에 이러한 데이터 변환을 사용한 방법에서는 손실 변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하는 것이었다. 이 방법으로 많은 문제에 적용하여 좋은 결과를 얻었으나, 손실 변수에 남아있는 모든 정보를 무시하고 새로운 값을 할당한다는 점에서 정보의 손실이 있다는 지적이 있었다. 이에 반해 새로운 제안 방법은 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 잘 알려진 분류 알고리즘(C4.5)에 입력하고 학습하는 중에 결정트리가 구축된다. 그리고 이 결정트리로 부터 손실값에 대한 확률을 구하여 이를 손실 변수의 추정값으로 할당한다. 즉, 불완전한 학습 데이터에서 손실되지 않은 많은 정보들을 사용하여 손실된 일부 정보를 복구하는 것이다.

#손실값 #보상 확률 #데이터 확장 표현식 #불완전한 데이터 #결정트리 #분류기

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

J. Han / 2011 / Data Mining : Concepts and Techniques / Elsevier

R. Kohavi / 2002 / Handbook of data mining and knowledge discovery / Oxford University Press :267~276

D. Kim / 2006 / Classifier using Extended Data Expression / IEEE Mountain Workshop on Adaptive and Learning Systems

J. C. Lee / 2007 / FLDF based Decision Tree using Extended Data Expression / The 6th Conference on Machine Learning & Cybernetics :3478~3483

이종찬 / 2018 / Application Examples Applying Extended Data Expression Technique to Classification Problems / 한국융합학회논문지 9(12):9~15

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