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NTIS 바로가기지적과 국토정보 = Journal of cadastre & land informatix, v.47 no.2, 2017년, pp.233 - 254
강영옥 (이화여자대학교 사범대학 사회과교육과 지리전공) , 손세린 (이화여자대학교 사범대학 사회과교육과) , 조나혜 (이화여자대학교 사범대학 사회과교육과)
The purpose of this study is to analyze the main factors influencing the severity of traffic accidents and to visualize spatiotemporal characteristics of traffic accidents in Seoul. To do this, we collected the traffic accident data that occurred in Seoul for four years from 2012 to 2015, and classi...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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의사결정나무분석의 장점은? | 의사결정나무 (Decision Tree)는 데이터마이닝 분석의 대표적인 기법중 하나로 주어진 데이터를 특정 기준에 따라 분류하거나 예측하는 분석방법이다. 의사결정나무분석은 이해하기 쉬운 규칙을 생성하며, 분류작업이 용이하고, 연속형 변수와 범주형 변수를 모두 취급할 수 있으며, 모형에 대한 가정이 필요 없는 비모수적 방법이라는 장점이 있다. 또한 가장 설명력이 있는 변수에 대해 최초의 분리가 일어나는 특징을 가진다(박창이 외, 2013). | |
의사결정나무란 무엇인가? | 의사결정나무 (Decision Tree)는 데이터마이닝 분석의 대표적인 기법중 하나로 주어진 데이터를 특정 기준에 따라 분류하거나 예측하는 분석방법이다. 의사결정나무분석은 이해하기 쉬운 규칙을 생성하며, 분류작업이 용이하고, 연속형 변수와 범주형 변수를 모두 취급할 수 있으며, 모형에 대한 가정이 필요 없는 비모수적 방법이라는 장점이 있다. | |
의사결정나무 분석 알고리즘에는 어떤 것이 있는가? | 의사결정나무 분석 알고리즘은 분리기준과 정지규칙, 가지치기에서 서로 다른 형성기준이 있고, 이들이 어떻게 결합하느냐에 따라 서로 다른 알고리즘으로 나뉜다. 대표적인 알고리즘으로는 CHAID, QUEST, CART등이 있는데 CHAID알고리즘은 목표변수가 이산형일 경우 카이제곱 검정통계량을 사용하고, 목표 변수가 연속형일 경우 F-검정을 이용하여 다지 분리를 수행하는 알고리즘이다. QUEST알고리즘은 명목형 목표변수에 대해서만 분석할 수 있으며 카이제곱검정통계량을 이용하여 예측변수의 측도에 따라 서로 다른 분리기준을 사용하여 이지분리를 하는 알고리즘이다. |
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