Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2019.01a
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- Pages.41-42
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- 2019
Analysis of Credit Approval Data using Machine Learning Model
기계학습 모델을 이용한 신용 승인 데이터 분석
- Kim, Dong-Hyun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Kim, Se-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Lee, Byung-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Kim, Kyung-Tae (Dept. of Software, Sungkyunkwan University) ;
- Youn, Hee-Yong (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
- 김동현 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 김세준 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 이병준 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 김경태 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과) ;
- 윤희용 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과)
- Published : 2019.01.16
Abstract
본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.