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기업부실예측모형의 성과개선을 위한 부스팅 학습의 최적화
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- 통권
- 2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11)바로가기
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- 페이지
- pp.427-432
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A444658
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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
키워드
Imbalanced data Boosting classification저자
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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