혼합효과모형을 이용한 데이터마이닝 알고리즘 비교연구

• 영문명: Comparison Study of Data Mining Algorithms using Mixed-effect Model
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 장지연(Ji-Yeon Jang) 문호석(Ho Seok Moon) 이종호(Jong-Ho Lee) 조형준(HyungJun Cho)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.11 No.1, 289~303쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2009.02.28

국문 초록

본 논문에서는 SAS E-Miner, R 패키지 및 FORTRAN/95로 만들어진 세 가지 프로그램 상에서 데이터마이닝 알고리즘 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망분석, 선형판별분석, 이차판별분석, 서포트 벡터 머신 등을 이용, 이항반응변수를 갖는 8개의 데이터에 대해서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하였다. 각 알고리즘의 사용 프로그램과 분류 옵션을 기준으로 총 17가지 방법에 대해 오분류율, 민감도 그리고 특이도를 비교기준으로 하여 분석하였다. 최종적으로 각 알고리즘의 순위를 정하기 위해서 17가지 방법을 고정효과로, 8개의 데이터를 랜덤효과로 간주하여 오분류율을 기준으로 혼합효과모형을 적용하였다. 본 논문에서의 실험 결과 radial 분류옵션을 갖는 R의 서포트 벡터머신 경우 가장 낮은 오분류율을 갖는 모형이었고, 또한 R의 선형판별모형 및 로지스틱 회귀분석 모형 또한 근소한 차이로 뒤를 잇는 것으로 분석되었다.

영문 초록

We compare data mining algorithms such as logistic regression, decision tree, neural network, linear discriminant analysis, quadratic discriminant analysis, and support vector machine of SAS E-Miner, R project, and FORTRAN programs by 8 binary response data sets. We here consider 17 algorithms from different major options of some algorithms. Misclassification rate, sensitivity and specificity are used as criteria to compare them. Finally, we regard 17 data mining algorithms as a fixed effect and 8 data sets as a random effect, and fit the mixed-effect model to misclassification rates to compare the algorithms and to rank the algorithms. As results, R’s support vector machine with radial option was found to have the lowest misclassification rate. Also R’s linear discriminant analysis and logistic regression had similar misclassification rates.

목차

1. 서론

2. 알고리즘

3. 데이터

4. 알고리즘 비교

5. 혼합효과모형

6. 결론 및 토의

참고문헌

키워드

데이터마이닝 분류분석 이항반응변수 혼합효과모형 Data Mining Classification Analysis Binary Response Variable Mixedeffects Model