[출석대체과제물] 2022 데이터마이닝

소개글

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목차

1. 데이터마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법과 알고리즘 접근법의 특징, 장단점 및 사례를 조사하시오. 또한 SNS에 게시된 텍스트 데이터를 분석한다고 할 때, 어떠한 주제를 분석하면 좋을지 주제를 제안하고 어떤 방법을 이용하여 분석하면 좋을지 데이터 마이닝 측면에서 논하시오. (7점)
2. 와인품질 데이터에 로지스틱 회귀모형을 적합하고자 한다. 과거의 분석 경험을 통해 alcohol 변수와 sulphates 두 변수가 매우 중요한 변수라는 것이 밝혀졌다고 하자. ① 이 두 변수만을 입력변수로 하여 와인 품질을 예측하는 로지스틱 회귀모형을 적합하시오. 또한, 이 적합 결과를 교재의 ② 전체 변수를 모두 넣고 분석한 결과 및 ③ 변수 선택을 하여 몇 개의 변수만 선택하고 분석한 결과와 비교하시오. (7점)
3. 입력변수와 목표변수가 모두 범주형인 어떤 데이터의 두 입력 변수 X1과 X2는 1, 2, 3 등 세 가지 값을 갖고, 목표변수는 Y=1, Y=2의 2개의 범주를 갖는다고 할 때, 각 집단별로 X1과 X2에 대하여 분할표를 아래와 같이 생성하였다. 물음에 답하시오. (8점)
4. 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 중에서 극단값에 더 예민하게 반응할 수 있는 앙상블 방법이 무엇인지 쓰고, 교재에 설명된 각각의 알고리즘(p.116∼122)을 참고하여 그 근거를 밝히시오. (8점)

본문내용

모수적 모형 접근방법은 단순 선형 회귀모형 Y=a+bx와 같이 데이터로부터 모수 a,b 를 추정하는 접근방법으로 최소제곱법이나 최대우도추정법을 활용하여 모수를 추정한다는 특징이 있다. 모수적 모형 접근방법은 결과의 해석이 용이하고 결과가 대체로 단순하다는 장점이 있으나 설정한 식에 부합하지 않은 데이터나 복잡한 데이터일 경우 정확도가 낮아 해석이 어렵다는 단점이 있다.

참고 자료

없음