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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.32 no.3, 2019년, pp.349 - 374
박근우 (연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 의학통계학과) , 정인경 (연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 의학통계학과)
A class imbalance problem arises when one class outnumbers the other class by a large proportion in binary data. Studies such as transforming the learning data have been conducted to solve this imbalance problem. In this study, we compared resampling methods among methods to deal with an imbalance i...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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RUS 방법의 장점은? | 따라서 논문에서 찾고자 하는 민감도를 높이는 방법이 RUS라고 할 수 있다. 임의로 자료를 선택하는 것이기 때문에 특별한 가정 없이 사용할 수 있는 장점이 있다. | |
표본재추출(resampling) 방법이란? | 원 자료를 이용해 새로운 학습 자료를 이용하는 것은 원 자료의 값을 없애거나 가상의 값을 만드는 방식이다. 이를 표본재추출(resampling) 방법이라 한다. | |
분류문제에서 대표적으로 쓰이는 분석 방법은? | 모의실험을 통하여 여러 오버샘플링, 언더샘플링, 오버샘플링과 언더샘플링 혼합방법의 총 20가지를 비교하였다. 분류문제에서 대표적으로 쓰이는 로지스틱 회귀분석, support vector machine, 랜덤포레스트 모형을 분류기로 사용하였다. 모의실험 결과, 정확도가 0. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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