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AutoML을 활용한 부정당업자 예측과 SHAP을 활용한 해석
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2022 경영정보관련학회 춘계통합학술대회 (2022.06)바로가기
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- 페이지
- pp.174-177
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A416309
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원문정보
초록
- 한국어
- 국가조달에 있어 부정당업자의 발생은 수요기관이 필요로 하는 물품, 용역, 공사 등의 납기를 지키지 못하게 해서 국가행정에 큰 차질을 유발한다. 따라서 머신러닝 기법을 이용해 부정당업자를 예측하고 SHAP기법을 통해 부정당업자에 미치는 특성을 해석해 보고자 한다.
목차
Abstract
서론
AutoML(Automated Machine Learning)
실증분석
데이터 수집
예측변인 탐색
데이터 전처리
분석기법
분석결과
결론
시사점
한계 및 제언
References
키워드
AutoML 부정당업자 예측 머신러닝저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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