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데이터마이닝 기법을 이용한 전공이탈자 분류를 위한 성능평가
Evaluation on Performance for Classification of Students Leaving Their Majors Using Data Mining Technique

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  • 발행기관
    대한안전경영과학회 바로가기
  • 간행물
    대한안전경영과학회 학술대회논문집 바로가기
  • 통권
    2006년도 대한안전경영과학회 추계학술대회 (2006.11)바로가기
  • 페이지
    pp.293-297
  • 저자
    임영문, 유창현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A158349

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원문정보

초록

영어
Recently most universities are suffering from students leaving their majors. In order to make a countermeasure for reducing major separation rate, many universities are trying to find a proper solution. As a similar endeavor, this paper uses decision tree algorithm which is one of the data mining techniques which conduct grouping or prediction into several sub-groups from interested groups. This technique can analyze a feature of type on students leaving their majors. The dataset consists of 5,115 features through data selection from total data of 13,346 collected from a university in Kangwon-Do during seven years(2000.3.1 2006.6.30). The main objective of this study is to evaluate performance of algorithms including CHAID, CART and C4.5 for classification of students leaving their majors with ROC Chart, Lift Chart and Gains Chart. Also, this study provides values about accuracy, sensitivity, specificity using classification table. According to the analysis result, CART showed the best performance for classification of students leaving their majors.

목차

Abstract
 1. 서론
 2. 연구내용 및 방법
 3. 분석결과
  3.1 변수선택
  3.2 모델별 결과 비교
 4. 결론 및 추후연구사항
 5. 참고문헌

키워드

Decision Tree ROC Chart Lift Chart Major Separation Rate Gains Chart

저자

  • 임영문 [ Leem Young Moon | 강릉대학교 산업공학과 교수 ]
  • 유창현 [ Ryu Chang Hyun | 강릉대학교 산업공학과 석사과정 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 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

  • 간행물명
    대한안전경영과학회 학술대회논문집
  • 간기
    부정기
  • 수록기간
    1999~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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