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분류 알고리즘의 효율성에 대한 경험적 비교연구
The empirical comparison of efficiency in classification algorithms
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- 발행기관
- 대한안전경영과학회 바로가기
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- 간행물
- 대한안전경영과학회지 바로가기
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- 통권
- 제2권 제3호 (2000.09)바로가기
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- 페이지
- pp.171-184
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A154239
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원문정보
초록
- 영어
- We may be given a set of observations with the classes or clusters. The aim of this article is to provide an up-to-date review of different approaches to classification, compare their performance on a wide range of challenging data-sets. In this paper, machine learning algorithm classifiers based on CART, C4.5, CAL5, FACT, QUEST and statistical discriminant analysis are compared on various datasets in classification error rate and algorithms.
목차
요약
1. 서론
2. 판별분석 (Discriminant Analysis)
2.1. 분류방법
2.2. 가능도 비 법칙
3. CART (Classification And Regression Tree)
3.1. 트리 구조의 구축과정
4. C4.5
4.1. 결정 트리의 구축
4.2. 이득율 기준
5. CAL5
6. FACT와 QUEST
6.1. 트리 구축과정
6.2. 분할점 선택
7. 결론
7.1. 자료
7.2. 분석결과
참고문헌
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 대한안전경영과학회 [Korea Safety Management & Science]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>안전공학
- 소개
- 안전경영에 관한 학문과 기술을 발전,보급,응용하여 안전기술 및 관리기술의 진흥에 공헌하며, 재해예방을 통한 안전사회의 구현을 그 목적으로 함.
간행물
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- 간행물명
- 대한안전경영과학회지 [Journal of Korea Safety Management & Science]
- 간기
- 계간
- pISSN
- 1229-6783
- eISSN
- 2288-1484
- 수록기간
- 1999~2025
- 십진분류
- KDC 530 DDC 620
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