Abstract
To solve the classification problems, various data mining techniques have been applied to database marketing, credit scoring and market forecasting. In this paper, we compare various techniques such as bagging, boosting, LASSO, random forest and support vector machine with the daily lens transaction data. The classical techniques-decision tree, logistic regression-are used too. The experiment shows that the random forest has a little smaller misclassification rate and standard error than those of other methods. The performance of the SVM is good in the sense of misclassfication rate and bad in the sense of standard error. Taking the model interpretation and computing time into consideration, we conclude that the LASSO gives the best result.
데이터베이스 마케팅과 시장예측 등의 분야에서 분류문제를 해결하기 위해 다양한 데이터마이닝 기법들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 데일리 렌즈 고객들의 거래 데이터를 기반으로 의사결정나무, 로지스틱 회귀모형과 같은 기존의 통계적 분류기법과 최근에 개발된 배깅, 부스팅, 라소, 랜덤 포리스트 그리고 지지벡터기계의 분류 성능을 비교하고자 한다. 비교 실험을 위해 데이터 정제, 탐색, 파생변수 생성, 그리고 변수 선택과정을 거쳤다. 실험결과 정분류율 측면에서는 지지벡터기계가 다른 모형보다 근소하게 높았지만 표준편차가 크게 나왔다. 정분류율과 표준편차의 관점에서는 랜덤 포리스트가 가장 좋은 결과를 보였다. 그러나 모형의 해석, 간명성 그리고 학습에 걸리는 시간을 고려하였을 때 라소모형이 적합하다는 결론을 내렸다.