안녕 하 세요 . 통계 논문 월드 입니다 . ​< LR ( Logistic Regression ) > 선형 또는 비 선형 유형 의 분류 에 사용 되 는 회귀 분석 방법 입니다 . 이 방법 은 각 클래스 의 거래 인 스턴스 출력 을 1 로 설정 하 고 , no - class 인 스턴스 의 출력 을 0 으로 설정 하 여 회귀 모델 을 실행 합니다 . 미지 의 부류 를 검사 할 때 각 선형 방정식 의 결과 를 계산 하 여 가장 큰 값 을 선택 하 는 방법 입니다 . < DT ( Decision Tree ) > 분류 또는 회귀 작업 에 적용 할 수 있 는 효과 적 인 비모수 방법 이 다 . 이 방법 은 내부 노드 , 리프 노드 , 루트 노드 로 반전 트리 를 구성 하 는 세그먼트 로 분류 합니다 . 알고리즘 은 복잡 한 파라메트릭 구조 를 부과 하 지 않 고 도 복잡 하 고 큰 데이터 셋 을 효율 적 으로 수행 할 수 있 습니다 . 복잡 하 고 방대 한 데이터 세트 를 처리 할 때 변수 의 특성 을 판단 하 거나 변수 간 의 관계 를 이해 하 기 쉽 게 합니다 . < NN ( Neural Network ) > 인간 의 뇌 뉴런 을 모방 한 알고리즘 입니다 . 주로 사용 되 는 알고리즘 은 입력 층 , 은 층 , 출력 층 으로 구성 된 다층 perceptron 입니다 . 입력 계층 은 각 변수 에 해당 하 는 노드 로 구성 됩니다 . 다음 으로 , 은닉 레이어 는 입력 레이어 에서 전달 되 는 변수 값 을 비 선형 함수 에 의해 처리 하 여 출력 레이어 로 전송 합니다 . 출력 계층 에 는 목표 변수 에 해당 하 는 노드 가 있 습니다 . < SVM ( Support Vector Machine ) > 분류 작업 을 해결 하 기 위해 최적 의 분리 된 하이퍼 플레인 상태 를 제공 합니다 . 인공 신경망 과 의 유사 성 에 도 불구 하 고 , SVM 은 분류 상 예측 의 정확 도 면 에서 성능 이 좋 아 졌 기 때문 에 , 비교 적 다양 한 장점 을 가지 고 있 습니다 . 인공 신경망 과 달리 SVM 은 구조 적 위험 을 최소 화 하 여 연구 가 압도 적 인 문제 를 피할 수 있 도록 하 며 , 인공 신경망 은 많 은 양 의 가중치 가 필요 하 기 때문 에 연구 를 위해 방대 한 양 의 데이터 를 요구 합니다 . 반면 , SVM 은 연구 를 위해 적 은 양 의 데이터 를 요청 하 고 단지 적 은 양 의 연구 데이터 로 탁월 한 예측 성능 을 보여 줍니다 . < NBN ( Naive Bayesian Network ) > 효과 적 이 고 단순 한 예측 을 위한 베이시 안 네트워크 입니다 . 최상위 노드 를 제외 한 다른 모든 노드 가 클래스 노드 에 만 의존 하 고 , 서로 독립 적 이 라는 가정 하 에 구축 된 베이시 안 네트워크 입니다 . 가정 의 단순 성 에 도 불구 하 고 비교 적 높 은 분류 성과 를 보이 는 연구 도 많 은 것 으로 알려져 있 습니다 . 변수 사이 의 확률 적 의존 성 과 각 변수 에 대한 조건부 확률 을 보여 주 는 그래프 입니다 . 따라서 하나 의 베이시 안 네트워크 는 각 노드 에 대해 하나 의 조건부 확률 표 가 있 는 하나 의 비 원형 흐름 그래프 를 가지 고 있 으며 , 또한 직접 순환 그래프 로 정의 할 수 있 습니다 . < BA ( Bagging ) > 균일 한 확률 분포 에 의해 반복 적 으로 표본 추출 한 후 의사 결정 트리 모델 을 결합 하 여 투표 로 분류 예측 하 는 Bootstrap Aggregation 의 약칭 입니다 . 배 깅은 회귀 분석 에 주로 사용 되 며 안정 성 과 정확 성 을 높이 고 분산 을 감소 시키 며 오 버피팅 을 방지 할 수 있 습니다 배 깅은 분류 자 나 불 안정 한 추정 자 를 개선 하 기 위한 계산 집약 적 인 절차 중 하나 입니다 . 특히 고차원 데이터 세트 문제 에 유용 합니다 . < ST ( Stacking ) > 메타 분류 접근 방식 이 며 , 복수 의 분류 과제 에 효과 적 입니다 . 이 정교 한 방법 은 일련 의 다중 분류기 를 구현 하 는 데 사용 됩니다 . ST 는 다양 한 종류 의 기계 학습 알고리즘 을 결합 합니다 . 기본 분류기 세트 를 생성 하 고 , 이러 한 기본 분류기 를 결합 하 여 고급 방법 으로 메타 분류기 를 생성 합니다 . < RS ( Random Subspace ) > BA 와 유사 하 지만 , 전체 형상 집합 에 의한 모델 훈련 대신 에 각 모델 은 무작위 형상 표본 에 의해 훈련 됩니다 . 무작위 하위 공간 방법 은 고차원 회귀 정착지 에서 정확 한 예측 을 얻 기 위한 접근 법 이 될 수 있 습니다 . 이 기법 은 무작위 로 대체 하 지 않 고 데이터 피쳐 지수 의 하위 집합 을 선택 하 는 것 을 포함 하 므로 치수 축소 를 위한 매력 적 인 접근 법 입니다 . 즉 , 이 방법 은 보다 효율 적 이 고 실제 적 으로 계산 적 으로 해석 할 수 있 습니다 . < RF ( Random Forest ) > 회귀 분석 을 실행 하 고 다른 프로세스 를 수행 하 기 위한 앙상블 학습 방법 입니다 . 이 분류기 는 시험 기간 동안 복수 의 의사 결정 트리 를 설정 하 고 , 각 트리 의 평균 기대 치 인 분류 모드 나 클래스 출력 별 로 동작 합니다 . RF 는 BA 에 랜덤 성 의 층 을 추가 한다 . 이 방법 은 데이터 의 다른 부트스트랩 샘플 을 사용 하 여 각 트리 를 구성 한다 . 또한 각 노드 는 해당 노드 에서 무작위 로 선택 한 예측 변수 의 하위 집합 중 에서 최선 의 것 을 사용 하 여 분할 됩니다 . < AB ( AdaBoost ) > 순응 형 예측 변수 를 구축 하 고 효율 적 인 예측 변수 로 좋 은 성능 을 보여 줄 수 있 습니다 . AdaBoost 는 일련 의 약한 학습 자 들 을 결합 하 여 더 강한 학습 자 를 만드 는 새로운 자극 개념 입니다 . 하이브리드 훈련 프레임워크 를 제공 하 기 위해 이 방법 의 알고리즘 을 채택 합니다 . 이 하이브리드 알고리즘 은 복잡 한 예측 에 적합 하 며 최종 결정 을 위해 가중 다수결 규칙 을 활용 하 는 결과 를 결합 할 수 도 있 습니다 . < RoF ( Rotation Forest ) > 분류기 의 정확 성 과 다양 성 을 높이 기 위한 비교 적 새로운 앙상블 방법론 입니다 . 이 기법 은 성분 분석 을 이용 하 여 기본 분류기 를 학습 하 기 위해 서브 트레이닝 데이터 세트 를 작성 하 는 기능 을 사용 합니다 . 단일 베이스 분류기 와 비교 하 여 이 방법 은 일반 적 으로 더 정확 합니다 . ​​[ ​​ 통계 논문 월드 ] 는 통계 / 논문 컨설팅 전문 기업 입니다 . 논문 컨설팅 , 통계 분석 , 논문 교정 , 사업 제안서 및 기업 컨설팅 , 자료 서치 , 1 : 1 맞춤 형 강의 등 의 서비스 를 제공 하 고 있 습니다 . 꿈 과 목표 를 향해 걸어가 는 모든 분 들 의 발판 이 되 겠 습니다 . 지식 산업 을 선도 하 는 기업 으로 거 둡 날 수 있 도록 연구윤리 를 준 수 하 며 책임감 을 가지 고 최고 의 서비스 를 제공 하 겠 습니다 . ​ 궁금 하 신 점 은 언제 든지 문의 해 주 세요 . !!! 통계 논문 월드 가 함께 해 드리 겠 습니다 . ​​[ ​ 통계 논문 월드 ] 주 소 . 서울시 강남구 테헤란로 406 , A 동 6 층 610 호 ( 대치동 , 샹 제리 제 센터 ) 문의 . 010 - 8208 - 5060 ​ 대표 번호 . 02 - 566 - 5060 팩스 . 02 - 6918 - 4993 홈페이지 . www . sasworld . co . kr ​# 통계 논문 월드 # 논문 컨설팅 # 박사 학위 논문 # 석사 학위 논문 # 통계 # 통계 분석 # 논문 교정 # 카피 킬러 # 학술지 # kci # sci # ssci # spss # 논문 작성법 # 설문 조사 # 코딩 # 빅 데이터 # 텍스트 마이닝 # 오 피니언 마이닝 # ai # 질 적 연구 # 양 적 연구 # 사회관 계망 # 소논문 ​