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NTIS 바로가기주관연구기관 | 호서대학교 Hoseo University |
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2013-07 |
과제시작연도 | 2012 |
주관부처 | 교육과학기술부 Ministry of Education and Science Technology(MEST) |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO201300035127 |
과제고유번호 | 1345169672 |
사업명 | 일반연구자지원 |
DB 구축일자 | 2013-12-21 |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201300035127 |
1. 판정보류 옵션을 가진 성긴 분류자
(Gene selection and prediction for cancer classification using support vector machines with a reject option, CSDA)
-분류분석에 널리 사용되고 있는 기존의 기계학습방법론들은 기본적으로 분류대상이 되는 모든 자료들을 판정한다. 그러나, 종종 분류가 힘든 자료인 경우에는(예를 들어, 사후확률이 1/2에 가까운 자료) 강제적으로 판정하기 보다 이를 보류하거나 다른 종류의 검증방법을 고려하는 것이 바람
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