메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
구소희 (성신여자대학교) 맹세호 (성신여대) 박수진 (동국대학교) 조영일 (동국대학교)
저널정보
아시아문화학술원 인문사회 21 인문사회 21 제12권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
245 - 260 (16page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문은 ‘대졸자 직업 이동 경로조사’ 데이터를 사용하여 설명중심의 통계모형인 로지스틱 회귀분석과 예측중심의 기계학습 중 랜덤 포레스트 분석 결과를 비교하였다. 로지스틱 회귀분석은 사례수가 커짐에 따라 1종 오류와 검증력이 과도하게 높아져 예측력에서 문제가 나타났다. 반면에 랜덤 포레스트는 설명중심 통계모형보다 예측력이 높게 나타났지만 이론적 배경 없이 모든 예측변수가 분석에 포함되어 결과에 대한 해석이 모호하거나 고용정책기본법에 위반되는, 즉 공정성에 어긋나는 변수가 분석에 사용되었다. 따라서 빅데이터 분석 시 연구 목적에 알맞게 변수를 정리하고 데이터를 클리닝 하는 과정을 거쳐야 한다. 본 논문은 과적합이 발생하지 않도록 주의하고 변수추출이나 유사변수를 사용하여 인적자원관리 장면에서 예측력을 높임과 동시에 불평등을 해소할 수 있는 분석 방법을 탐색할 수 있는 방향을 제시하였다.
#핵심어: 빅데이터 #기계학습 #랜덤포레스트 #과적합 #인적자원관리

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0