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이용수
초록· 키워드
본 연구는 데이터 불균형이 심한 데이터에서 소수 클래스의 분류 성능 향상을 위해 VAE 기반 하이브리드 SVM 모델을 제안한다. 제안 모델은 VAE를 이용하여 소수 클래스의 합성 데이터를 생성하고, 원본 데이터로 학습된 SVM-O와 증강 데이터로 학습된 SVM-V를 각각 구축한다. 두 모델의 예측 결과가 동일 입력 샘플에 대해 불일치할 경우, ANN과 DT로 구성된 메타 분류기를 통해 최종 예측을 수행한다. 4개의 의료 데이터셋을 대상으로 한 실험에서 제안 모델은 단일 SVM 및 SMOTE 기반 모델보다 높은 F1-score를 보였으며, 특히 소수 클래스에 대한 Precision과 Recall이 향상되었다. 이러한 결과는 불균형 데이터 환경에서 신뢰할 수 있는 분류 시스템을 개발하는 데 기여할 것으로 기대된다.
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목차
- Abstract
- 요약
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 연구 방법
- Ⅲ. 실험 및 결과
- Ⅳ. 결론
- References
참고문헌
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