Earticle

다운로드

기업부실예측모형의 성과개선을 위한 부스팅 학습의 최적화

  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11) 바로가기
  • 페이지
    pp.427-432
  • 저자
    김명종, 김재남
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A444658

원문정보

초록

한국어
본 연구는 금융산업에 활용되는 분류 알고리즘의 성과를 저하시키는 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 방안으로 부스팅을 통한 기하평균기반 성과최적화 알고리즘을 제안한다. 불균형 비율이 상이한 데이터를 대상으로 벤치마크 모형과 비교하여 성과지표가 개선됨을 확인하였다.

목차

Abstract
서론
선행연구
제안모형
연구 설계
1. 벤치마킹 알고리즘
2. 데이터 수집
연구 결과
결론
Acknowledgments
참고문헌

저자

  • 김명종 [ 부산대학교 경영대학 ]
  • 김재남 [ 부산대학교 경영대학 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      1990~2025
    • 십진분류
      KDC 325 DDC 658