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계급불균형자료의 분류: 훈련표본 구성방법에 따른 효과 (Classification of Class-Imbalanced Data: Effect of Over-sampling and Under-sampling of Training Data)

  • 김지현;정종빈
    • 응용통계연구
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    • 제17권3호
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    • pp.445-457
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    • 2004

  • 두 계급의 분류문제에서 두 계급의 관측 개체수가 심하게 불균형을 이룬 자료를 분석할 때, 흔히 인위적으로 두 계급의 크기를 비슷하게 해준 다음 분석한다. 본 연구에서는 이런 훈련표본 구성방법의 타당성에 대해 알아보았다. 또한 훈련표본의 구성방법이 부스팅에 미치는 효과에 대해서도 알아보았다. 12개의 실제 자료에 대한 실험 결과 나무모형으로 부스팅 기법을 적용할 때는 훈련표본을 그대로 둔 채 분석하는 것이 좋다는 결론을 얻었다.

  • https://doi.org/10.5351/KJAS.2004.17.3.445 인용 PDF KSCI