최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기서비스연구 = Journal of service research and studies, v.3 no.1, 2013년, pp.9 - 16
정용규 (을지대학교 의료IT마케팅학과) , 권나연 (을지대학교 의료IT마케팅학과) , 이영호 (수원대학교 컴퓨터학과)
Data analysis is the universal classification techniques, which requires a lot of effort. It can be easily analyzed to understand the results. Decision tree which is developed by Breiman can be the most representative methods. There are two core contents in decision tree. One of the core content is ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
데이터마이닝이란? | 데이터마이닝(Data Mining)이란 대규모 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하는 것을 말한다. 즉, 의미심장한 경향과 규칙을 발견하기 위해서 대량의 데이터로부터 자동화 혹은 반자동화 도구를 활용해 탐색하고 분석하는 과정이다. 데이터의 형태와 범위가 다양해지고 그 규모가 방대해지는 빅데이터의 등장으로 데이터마이닝의 중요성은 부각되고 있다. | |
선형 회귀분석의 목표는 무엇인가? | 선형 회귀분석(linear regression)은 목표변수가 연속형(continuous)인 지도학습 예측모형(supervised prediction)이다. 데이터마이닝 관점에서 선형 회귀분석의 목표는 주어진 입력값에 대한 목표값을 예측할 수 있는 모형을 구축하는 것이다. | |
회귀분석의 대표적인 예측 모형에는 무엇이 있는가? | 통계학에서 데이터마이닝 도구로 가장 많이 사용 되는 모형들 중 하나가 회귀분석(regression)이다. 대표적인 예측 모형으로는 선형회귀(linear regression)과 로지스틱 회귀(logistic regression)가 있다. 데이터마이닝뿐만 아니라 대부분의 데이터 분석 과정에서 우선적으로 산점도(scatter plot)와 같은 데이터의 시각화(visualization)를 통하여 변수들 간의 대략적인 관계를 파악할 수 있다. |
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.