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NTIS 바로가기지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.22 no.1, 2016년, pp.139 - 157
Bankruptcy involves considerable costs, so it can have significant effects on a country's economy. Thus, bankruptcy prediction is an important issue. Over the past several decades, many researchers have addressed topics associated with bankruptcy prediction. Early research on bankruptcy prediction e...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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앙상블 분류기란 무엇인가? | 앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합한 분류기를 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다(Dietterich, 1997). | |
KNN 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형이 단일 모형보다 성과 개선의 효과가 큰 배경은 무엇인가? | k-최근접 이웃(KNN:k nearest neighbor) 모형은 데이터의 변화에 강건한 성격이 있지만 입력 변수의 변화에는 매우 민감한 것으로 알려져 있다. 이 때문에 KNN은 랜덤 샘플링을 통해 데이터에 변화를 주는 앙상블 기법인 배깅 기법의 기저 분류기로는 부적합하지만, 입력 변수의 변화를 통해 기저 분류기를 다양화시키는 기법인 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 좋은 기저 분류기가 될 수 가 있다. 이로 인해 KNN 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형은 단일 모형보다 성과 개선의 효과가 큰 것으로 알려져 있다. | |
다양성이 있는 기저분류기를 발생시키기 위한 방법으로는 무엇이 있는가? | 이와 같은 이유로 대다수의 앙상블 기법은 기저 분류기를 다양화 시키는 데에 초점이 맞춰져 있다. 다양성이 있는 기저분류기를 발생시키기 위한 방법으로는 학습 데이터의 다양화, 학습알고리즘의 다양화, 학습 알고리즘 파라미터의 다양화 등의 방법이 있다. 가장 대표적인 앙상블기법으로 많은 응용 분야에서 성공적으로 활용되고 있는 배깅, 부스팅, 랜덤 서브스페이스 기법은 학습 데이터의 다양화를 통해서 기저 분류기를 다양화 시키는 대표적인 방법이다. |
Abellan, J. and C. J. Mantas, "Improving Experimental Studies about Ensembles of Classifiers for Bankruptcy Prediction and Credit Scoring," Expert Systems with Applications, Vol.41, No.8(2014), 3825-3830.
Alexandre, L., A. Campihlo, and M. Kamel, "On combining classifiers using sum and product rules," Pattern Recognition Letter, Vol.22, No.12(2001), 1283-1289.
Altman, E. I., "Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy," The Journal of Finance, Vol.23, No.4(1968), 589-609.
Beaver, W. H., "Financial ratios as predictors of failure," Journal of Accounting Research, Vol.4(1966), 71-111.
Bian, S. and W. Wang, "On diversity and accuracy of homogeneous and heterogeneous ensembles," International Journal of Hybrid Intelligent Systems, Vol.4, No.2(2007), 103-128.
Breiman, L., "Bagging predictors," Machine Learning, Vol.24, No.2(1996), 123-140.
Buta, P., "Mining for financial knowledge with CBR," AI Expert, Vol.9, No.10(1994), 34-41.
Dietterich, T. G., "Machine-learning research: Four current directions," AI Magazine, Vol.18, No.4(1997), 97-136.
Goldberg, D. E., Genetic algorithms in search, optimization and machine learning, Addison-Wesley, New York, 1989.
Ho, T., "The random subspace method for construction decision forests," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.20, No.8(1998), 832-844.
Ho, T., "Multiple classifier combination: Lessons and next steps," Series in Machine Perception and Artificial Intelligence, Vol.47(2002), 171-198.
Hung, C. and J-H. Chen, "A Selective Ensemble Based on Expected Probabilities for Bankruptcy Prediction," Expert Systems with Applications, Vol.36, No.3(2009), 5297-5303.
Kuncheva, L., J. Bezdek, and R. Duin, "Decision templates for multiple classifier fusion: an experimental comparison," Pattern Recognition, Vol.34, No.2(2001), 299-314.
Kim, M., "Ensemble Learning for Solving Data Imbalance in Bankruptcy Prediction," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.15, No.3(2009), 1-15.
Kim, M., "Optimal Selection of Classifier Ensemble Using Genetic Algorithms," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.16, No.4(2010), 99-112.
Kim, S. H. and J. W. Kim, "SOHO Bankruptcy Prediction Using Modified Bagging Predictors," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.13, No.2(2007), 15-26.
Li, H., Y.-C. Lee, Y.-C. Zhou, and J. Sun, "The random subspace binary logit (RSBL) model for bankruptcy prediction," Knowledge-Based Systems, Vol.24, No.8(2011), 1380-1388.
Li, K., Z. Liu, and Y. Han, "Study of Selective Ensemble Learning Methods Based on Support Vector Machine," Physics Procedia, Vol.33(2012), 1518-1525.
Louzada, F., O. Anacleto-Junior, C. Candolo, and J. Mazucheli, "Poly-bagging predictors for classification modelling for credit scoring," Expert Systems with Applications, Vol.38, No.10(2011), 2717-12720.
Mandler, E. and J. Schurmann, "Combining the classification results of independent classifiers based on the Dempster-Shafer theory of evidence," In E.S. Geselma and L.N. Kanal (eds.), Pattern Recognition and Artificial Intelligence, North Holland, Amsterdam, (1988), 381-393.
Marques, A. I., V. Garcia, and J. S. Sanchez, "Two-Level Classifier Ensembles for Credit Risk Assessment," Expert Systems with Applications, Vol.39, No.12(2012), 10916-10922.
Meyer, P. A. and H. W. Pifer, "Prediction of bank failures," The Journal of Finance, Vol.25, No.4(1970), 853-868.
Messier, W. F. Jr. and J. V. Hansen, "Inducing rules for expert system development: an example using default and bankruptcy data," Management Science, Vol.34, No.12(1998), 1403-1415.
Min, S., "Bankruptcy Prediction Using an Improved Bagging Ensemble," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.20, No.4(2014), 121-139.
Nanni, L. and A. Lumini, "An Experimental Comparison of Ensemble of Classifiers for Bankruptcy Prediction and Credit Scoring," Expert Systems with Applications, Vol.36, No.2(2009), 3028-3033.
Ohlson, J. A., "Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy," Journal of Accounting Research, Vol.18, No.1(1980), 109-131.
Tam, K. Y. and M. Y. Kiang, "Managerial applications of neural networks: the case of bank failure predictions," Management Science, Vol.38, No.7(1992), 926-947.
Tsai, C. and J. Wu, "Using Neural Network Ensembles for Bankruptcy Prediction and Credit Scoring," Expert Systems with Applications, Vol.34, No.4(2008), 2639-2649.
Wang, G. and J. Ma, "A hybrid ensemble approach for enterprise credit risk assessment based on Support Vector Machine," Expert Systems with Applications, Vol.39, No.5(2009), 5325-5331.
Zhang, G., Y. M. Hu, E. B. Patuwo, and C. D. Indro, "Artificial neural networks in bankruptcy prediction: general framework and cross-validation analysis," European Journal of Operational Research, Vol.116, No.1(1999), 16-32.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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