추출률 변동에 의한 CHAID 알고리즘의 탐색

서지정보

· 발행기관 : 한국자료분석학회
· 수록지 정보 : Journal of The Korean Data Analysis Society / 7권 / 5호 / 1669 ~ 1678페이지
· 저자명 : 박희창, 조광현

초록

데이터마이닝 기법에는 연관성 규칙, 의사결정나무, 신경망 분석, 클러스터링, 유전자 알고리즘, 베이지안 네트워크, 메모리-기반 추론 등이 있다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. CHAID 알고리즘은 예측변수들과 독립변수간의 관계를 탐색하여 나무 모형을 생성하는 의사결정나무의 대표적인 알고리즘이다. CHAID 알고리즘은 거대한 양의 데이터에 대하여 모형을 구축 시 시간과 노력이 많이 드는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 데이터베이스에 대하여 샘플링 기법을 CHAID 알고리즘에 적용시켜 기존의 CHAID 알고리즘의 나무 모형과 동일하면서 모형구축 시간을 단축시키는 알고리즘을 제시한다. 추출률에 의한 CHAID 알고리즘을 적용하면 의사결정나무 모형 구축 시 모형의 정확도는 그대로 유지하면서 수행속도는 줄일 수 있어 효율적으로 모형을 구축할 수 있다.

참고자료

· 없음