@article{ART002932416},
author={ 이종찬 },
title={결정 트리를 가지고 불완전한 데이터를 처리하기 위한 두 분류기의 비교 : C4.5, SVM},
journal={한국지식정보기술학회 논문지},
issn={1975-7700},
year={2023},
volume={18},
number={1},
pages={71-80},
doi={10.34163/jkits.2023.18.1.008},
url={http://dx.doi.org/10.34163/jkits.2023.18.1.008}

TY - JOUR
AU - 이종찬
TI - 결정 트리를 가지고 불완전한 데이터를 처리하기 위한 두 분류기의 비교 : C4.5, SVM
T2 - 한국지식정보기술학회 논문지
PY - 2023
VL - 18
IS - 1
PB - 한국지식정보기술학회
SP - 71-80
SN - 1975-7700
AB - 본 논문은 결정 트리를 이용하여 불완전한 데이터에서 결측값의 추정치를 구하는 알고리즘에 대해 소개한다. 결정 트리를 구성하기 위한 분류기로 서로 다른 특성을 가지는 C4.5와 SVM 계열의 알고리즘을 사용하는데 구현 과정을 통해 두 분류기의 특성과 성능을 알아본다. 불완전한 데이터의 처리기법으로 결정트리를 선택한 것은 결정 트리의 각 노드들은 입력 패턴들의 분류 정보(hyperplane)를 가지고 있고, 루트에서 말단 노드에 이르는 경로는 분류면을 결합하게 하여 하나의 영역을 만든다는 것이다. 따라서 불완전한 데이터를 위한 본 논문의 핵심 아이디어는 루트에 손실 사건을 입력하고 순회를 통해 손실 정보와 가장 유사한 영역을 찾는다. 그리고 이 영역의 사건들로부터 손실정보의 추정치를 구한다는 것이다. 구현의 관점에서 살펴보면 학습 데이터를 손실과 비손실 데이터로 분리하고, 비손실 데이터를 C4.5/SVM에 입력하여 결정 트리를 완성한다. 다음으로 손실 데이터를 이 결정 트리에 입력한 후, 가장 유사한 특성을 찾기 위한 조건에 따라 순회를 단말 노드에 도달할 때까지 반복한다.
KW - C4.5, Decision tree, Incomplete data, Mean value, Missing value, SVM
DO - 10.34163/jkits.2023.18.1.008
UR - http://dx.doi.org/10.34163/jkits.2023.18.1.008
ER -

이종찬 . 2023, “결정 트리를 가지고 불완전한 데이터를 처리하기 위한 두 분류기의 비교 : C4.5, SVM”, 한국지식정보기술학회 논문지, vol. 18, no. 1, pp. 71-80. Available from: doi:10.34163/jkits.2023.18.1.008

이종찬 “결정 트리를 가지고 불완전한 데이터를 처리하기 위한 두 분류기의 비교 : C4.5, SVM” 한국지식정보기술학회 논문지 18.1 pp. 71-80 (2023): 71.

이종찬 . 결정 트리를 가지고 불완전한 데이터를 처리하기 위한 두 분류기의 비교 : C4.5, SVM 한국지식정보기술학회 논문지 [Internet]. 2023; 18( 1), : 71-80. Available from: doi:10.34163/jkits.2023.18.1.008

이종찬 . “결정 트리를 가지고 불완전한 데이터를 처리하기 위한 두 분류기의 비교 : C4.5, SVM” 한국지식정보기술학회 논문지 18, no.1 (2023): 71-80. doi: 10.34163/jkits.2023.18.1.008