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NTIS 바로가기농촌지도와 개발 = Journal of agricultural extension & community development, v.23 no.3, 2016년, pp.243 - 255
This study aims to identify the characteristics of businesses influencing the choice of their type in the 6th industry and analyze how they work. This study analyzed data of 752 businesses certified as belonging to the 6th industry in 2015 through the classification and regression tree (CART) algori...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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CART 알고리즘의 제약은 무엇인가? | CART 알고리즘은 관측치 범주가 복잡하면, 오분류 확률이 증가될 수 있고, 투입되는 변수가 많을 경우 일반화된 규칙을 해석하는데 제약이 있다. 따라서, 김성은․김선아(2013)과 같이 예측변수인 경영체 특성변수와 목적변수인 6차산업 유형별 관련성을 x2, F-test로 확인 후, p<0. | |
본 연구에서 CART 알고리즘을 이용한 이유는 무엇인가? | 분석 알고리즘은 CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하였다. 경영체 특성변인은 범주형과 양적변수 등이 혼재되어 있는데, CART 알고리즘은 분석과정에 척도의 제약이 없기 때문이다. CART 알고리즘은 목적변수가 범주형일 경우, 지니지수(Gini Index)를 이용하여 독립변수들을 이지분리(Binary spilit)한다. | |
나무구조의사결정 방법은 어떠한 것들이 요구되지 않는가? | 나무구조의사결정 방법은 분석결과에 대한 직관적 해석이 용이할 뿐 아니라, 분석대상을 몇 개의 소집단으로 분류하는 규칙을 나무구조로 만들고, 이를 새로운 대상에 적용함으로써 해당 특성을 예측하고, 분석하는 방법으로, 이해하기 쉬운 규칙을 생성시켜 준다(배화수 등, 2004). 또한 각 자료 내에 존재하는 관계와 규칙을 탐색하고 찾아내어 모형화하는데, 선형성(linearity), 정규성(normality) 및 등분산성(equal variance) 가정 등이 요구되지 않는다(최종후 등, 2002). |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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