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NTIS 바로가기디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.16 no.12, 2018년, pp.217 - 229
김지영 (하남도시공사) , 이상경 (가천대학교 도시계획학과)
This paper aims at applying the data mining such as decision tree, neural network, and logistic regression to an unsold apartment complex in Wirye new town and developing the model forecasting the result of initial sale contract by house unit. Raw data are divided into training data and test data. T...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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데이터 마이닝이란? | 데이터 마이닝은 대용량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 추출하는 것으로 자동화된 기법을 활용하여 유의미한 경향과 규칙을 발견하기 위해 탐색하고 분석하는 과정을 지칭한다[4]. 데이터 마이닝은 1990년대 컴퓨터 성능 향상과 네트워크 기술이 발전하면서 기업, 학교, 정부기관 등에서 대용량의 데이터를 보관할 수 있게 되었고 데이터가 가지고 있는 유용한 정보를 활용하는 것에 대한 관심이 높아지면서 처음 대두되었다[5]. | |
의사결정나무 분석에서 주로 사용하는 알고리즘은? | 의사결정나무는 자료의 변수들을 분석하여 이들 사이의 패턴과 분류별 특성을 분류하여 나무형태로 만들게 된다[5]. 의사결정나무 분석에서는 CART(classification and regression trees) 알고리즘과 CHAID(chi-squared automatic interaction detection) 알고리즘이 주로 사용되는데, 본 연구에서는 목표변수가 범주형인 점을 감안하여 카이제곱통계량을 이용하는 CHAID를 적용한다. CHAID는 다른 알고리즘과 다르게 과다적합이 일어나기 전에 나무를 키워 나가는 것을 중지하며 범주형 변수에만 국한되어 사용된다는 점이 다른 알고리즘과 차별화 된다. |
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