Support vector machines (SVMs), a machine learning technique, has been applied to not only binary classification problems such as bankruptcy prediction but also multi-class problems such as corporate credit ratings. However, in general, the performance of SVMs can be easily worse than the best alternative model to SVMs according to the selection of predictors, even though SVMs has the distinguishing feature of successfully classifying and predicting in a lot of dichotomous or multi-class problems. For overcoming the weakness of SVMs, this study has proposed an approach for selecting features for multi-class SVMs that utilize the impurity measures of classification trees. For the selection of the input features, we employed the C4.5 and CART algorithms, including the stepwise method of discriminant analysis, which is a well-known method for selecting features. We have built a multi-class SVMs model for credit rating using the above method and presented experimental results with data regarding S&P 500 companies.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제2권1호
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pp.41-60
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1998
This paper derives a consistent and bias corrected extension of Akaike's Information Criterion (AIC), $AIC_{bc}$, based on Kullback-Leibler information. This criterion has terms that penalize the overparametrization more strongly for small and large samples than that of AIC. The overfitting problem of the asymptotically efficient model selection criteria for small and large samples will be overcome. The $AIC_{bc}$ also provides a consistent model order selection. Thus, it is widely applicable to data with small and/or large sample sizes, and to cases where the number of free parameters is a relatively large fraction of the sample size. Relationships with other model selection criteria such as $AIC_c$ of Hurvich, CAICF of Bozdogan and etc. are discussed. Empirical performances of the $AIC_{bc}$ are studied and discussed in better model order choices of a linear regression model using a Monte Carlo experiment.
This study was conducted to identify the factors that correlated with food consumption frequency and perceptions of attributes for food selection. The purpose of this study was to improve menu's quality which is related to the food consumption frequency. Taste health and cost perceptions were chosen as the main factors of foods selection from the former related researches. There were differences in foods perception and consumption patterns according to gender. For both of female and male consumers, taste perceptions were highly correlated with consumption of most of foods. Finally, some recommendations which should be considered to correct or improve the quality of menu.
Radiographic examinations are used to discover and define the type and extent of disease in many clinical situations. Currently, it is common for dental patients to receive dental radiographic examinations on a routine schedule with little variation in spite of different patient signs and symptoms. Such routine scheduling of radiographic examinations may result in unnecessary patient exposure. There is also the possibility of under-utilization of radiography; this can result in inadequate or excessively delayed diagnosis. Patient selection criteria are descriptions of clinical conditions derived from patient signs, symptoms and history that identify patients who are likely to benefit from a particular radiographic examination. It makes possible making individual decisions based on history, clinical examination and risk factors. The radiographic selection criteria of dentistry have been revised in accordance with recent guidelines and peer-reviewed research in USA and Europe, but the studies of these subjects are not sufficient in our nation. In this review article, the relating factors and update necessity of radiographic selection criteria are discussed.
In this study, the authors evaluate the suitability of the candidate routes selected by the route selection method, which is developed by the authors, by combination of Geographic Information Systems (GIS) and Analytic Hierarchy Process. To evaluate the suitability of the candidate routes, from the viewpoint of the residents, we have considered element factors such as, population, household, aging situation, elevation, gradient, housing density and the Control Point. The results of this study are expected to assess the suitability of the candidate routes of the hillside transportation for the residents and examine the application limit of the route selection method.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.57-65
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2018
Artificial neural network is inspired by the biological neural network. For simplicity, in computer science, it is represented as a set of layers. Many research has been made in evaluating the number of neurons in the hidden layer but still, none was accurate. Several methods are used until now which do not provide the exact formula for calculating the number of thehidden layer as well as the number of neurons in each hidden layer. In this paper model selection approach was presented. Proposed model is based on geographical analysis of decision boundary. Proposed model selection method is useful when we know the distribution of the training data set. To evaluate the performance of the proposed method we compare it to the traditional architecture on IRIS classification problem. According to the experimental result on Iris data proposed method is turned out to be a powerful one.
The purpose of this study was to analyze decision-making regarding ship finance term selection from the behavioral finance perspective and to confirm if the causes and backgrounds of decision-making related to the term selection of ship finance are explicitly explained by behavioral finance theories. Additionally, through a case study, this study infers if decisions are irrational. Narrative and questionnaire responses on the selection of the ship finance period were obtained and analyzed from the behavioral finance perspective. Some shipping companies incur additional losses by choosing inappropriate ship-financing terms. This study applied behavioral finance theories, such as the certainty effect, availability heuristic, and loss aversion, to clearly explain the causes and background of such decision-making. Based on the results, it was found that behavioral finance theories impact ship financing decisions and errors related to behavioral finance can result in irrational decisions. Ship finance managers must be vigilant in preventing behavioral finance errors that can affect the decision-making term of ship finance.
In order to effectively relieve the traffic pressure of the city, ensure the smooth flow of freight and promote the development of the logistics industry, the selection of appropriate port logistics location is the basis of giving full play to the port logistics function. In order to better realize the selection of port logistics, this paper adopts the entropy weight method to set up a multi-dimensional evaluation index, and constructs the evaluation model of port logistics location. Then through the actual case, from the environmental dimension and economic competition dimension to make choices and analysis. The results show that port d has the largest logistics competitiveness and the highest relative proximity among the three indicators of hinterland city economic activity, hinterland economic structure, and port operation capacity of different port logistics locations, which has absolute advantages. It is hoped that the research results can provide a reference for the multi-dimensional selection of port logistics site selections.
본 연구는 충청지역 6개 온천관광지(유성, 온양, 도고, 수안보, 아산, 덕산)를 대상으로 이미지 유사성 및 선택요인 인식도를 다차원척도법을 활용하여 분석함에 목적이 있었다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 온천관광지의 이미지 유사성 분석 결과, "아산과 온양" 그리고 "수안보와 덕산"이 각각 다른 유사한 이미지 그룹을 형성하고 있다. 그러나 유성은 다른 온천관광지와 다른 이미지를 갖고 있다. 둘째, 온천관광지 선택요인 인식도 분석 결과, 선택요인 '온천시설', '이용비용 및 '서비스질'은 분석대상 6개 온천에서 인식도에서는 큰 차이가 없으나, '온천명소'는 온양, 유성, 덕산 및 수안보 온천에서 선택요인 반영도가 높으나 아산과 도고는 반영도가 낮게 나타났다. 선택요인 '관광명소'는 온양, 유성 및 도고 지역의 속성 반영도가 높으나 아산은 낮은 것으로 분석되었다.
The purpose of this study was broken down into four sections. First, this study identified both single workers' lifestyles and their motives for going to restaurants. The study classified the consumers and then confirmed the attributes of selection that the consumers considered important when eating out at family restaurants. Second, the study analyzed the consumers' lifestyles, motives for going to restaurants (user motive), and the attributes of selection for the restaurant. Third, the study analyzed how the attributes of selection toward the family restaurant affect the consumer's satisfaction and the consumer's intention of revisiting the restaurant. Fourth, the study analyzed how consumer satisfaction affects the intention to revisit the family restaurant. After the execution of the aforementioned four steps, the study was successful in meeting its purpose: to provide information to enhance the satisfaction of the consumer and to provide foundation material for consumer policy. In regards to the analytical method, this study performed a Frequency Analysis, Factor Analysis, Reliability Analysis, Cluster Analysis, ANOVA Analysis, and Multiple Regression Analysis. The analytical results from the study are as follows. Lifestyle was categorized into 4 factors and 4 clusters. User motive was grouped into 3 factors and 4 clusters. The attributes of selection for family restaurants were categorized into 4 factors. Based on the lifestyle cluster, the attributes of selection for family restaurants showed a statistically significant difference. In addition, based on the cluster of user motive, the attributes of selection for family restaurants showed a statistically significant difference. Lastly, the attributes of selection for family restaurants were found to affect both the intention of revisiting the restaurant and consumer satisfaction after the consumers used the restaurants.
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