• Title/Summary/Keyword: 의사결정나무

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A technology of structure information of decision tree transfered in distributed environment (분산 환경에서 전송되는 의사결정나무 구조 정보 표현 기술)

  • Kim, Choong-Gon;Baik, Sung-Wook
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10c
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    • pp.195-198
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    • 2006
  • 분산형 데이터 마이닝에서는 의사결정나무 알고리즘을 사용한다. 의사결정나무 알고리즘을 사용하여 분산된 정보를 데이터 마이닝 하기 위해서 의사결정나무 구조 정보가 없는 에이전트에서는 의사결정나무 구조 정보를 가진 에이전트로부터 정보를 받아야 한다. 일반적으로 네트워크의 전승속도는 제한이 있고 환경마다 속도도 다르기 때문에 분산형 데이터 마이닝이 비분산형 데이터 마이닝 보다 효율적으로 실행되기 위해서 의사결정나무 구조 정보의 전송량이 최대한 작아야 한다. 본 논문에서 의사결정나무 구조 정보를 전달하는 방법과 그 정보를 보다 효율적으로 전송하는 구현방법에 대해 제시한다. (본 연구는 서울시 신기술연구개발지원사업의 지원에 의하여 이루어진 것임)

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의사결정나무와 대응분석을 이용한 사이버 쇼핑몰의 연구

  • Go, Bong-Seong;Kim, Yeon-Hyeong
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 2001.10a
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    • pp.12-12
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    • 2001
  • 정보기술을 바탕으로 전자상거래의 규모는 빠르게 늘어가고 있다. 본 연구에서는 종합쇼핑몰의 성격을 띠는 사이버 쇼핑몰의 고객과 구매 고객의 특성 등을 살펴보고 의사결정나무를 이용한 이탈고객의 분류, 쇼핑몰에 등록된 상품군과 인구특성적인 변수들간의 대응분석을 실시하여 쇼핑몰에 대한 인식을 제고한다.

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Classification and Recognition of Movement Behavior of Animal based on Decision Tree (의사결정나무를 이용한 생물의 행동 패턴 구분과 인식)

  • Lee, Seng-Tai;Kim, Sung-Shin
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.225-228
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    • 2005
  • 본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 4가지의 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율, FFT(Fast Fourier Transformation), 2차원 히스토그램 면적, 프렉탈, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 4가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다. 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods)보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

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Customer Churning Forecasting and Strategic Implication in Online Auto Insurance using Decision Tree Algorithms (의사결정나무를 이용한 온라인 자동차 보험 고객 이탈 예측과 전략적 시사점)

  • Lim, Se-Hun;Hur, Yeon
    • Information Systems Review
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    • v.8 no.3
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    • pp.125-134
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    • 2006
  • This article adopts a decision tree algorithm(C5.0) to predict customer churning in online auto insurance environment. Using a sample of on-line auto insurance customers contracts sold between 2003 and 2004, we test how decision tree-based model(C5.0) works on the prediction of customer churning. We compare the result of C5.0 with those of logistic regression model(LRM), multivariate discriminant analysis(MDA) model. The result shows C5.0 outperforms other models in the predictability. Based on the result, this study suggests a way of setting marketing strategy and of developing online auto insurance business.

An Analysis of Choice Behavior for Tour Type of Commercial Vehicle using Decision Tree (의사결정나무를 이용한 화물자동차 투어유형 선택행태 분석)

  • Kim, Han-Su;Park, Dong-Ju;Kim, Chan-Seong;Choe, Chang-Ho;Kim, Gyeong-Su
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.28 no.6
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    • pp.43-54
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    • 2010
  • In recent years there have been studies on tour based approaches for freight travel demand modelling. The purpose of this paper is to analyze tour type choice behavior of commercial vehicles which are divided into round trips and chained tours. The methods of the study are based on the decision tree and the logit model. The results indicates that the explanation variables for classifying tour types of commercial vehicles are loading factor, average goods quantity, and total goods quantity. The results of the decision tree method are similar to those of logit model. In addition, the explanation variables for tour type classification of small trucks are not different from those for medium trucks', implying that the most important factor on the vehicle tour planning is how to load goods such as shipment size and total quantity.

A Study on Exploration of the Recommended Model of Decision Tree to Predict a Hard-to-Measure Mesurement in Anthropometric Survey (인체측정조사에서 측정곤란부위 예측을 위한 의사결정나무 추천 모형 탐지에 관한 연구)

  • Choi, J.H.;Kim, S.K.
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.22 no.5
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    • pp.923-935
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    • 2009
  • This study aims to explore a recommended model of decision tree to predict a hard-to-measure measurement in anthropometric survey. We carry out an experiment on cross validation study to obtain a recommened model of decision tree. We use three split rules of decision tree, those are CHAID, Exhaustive CHAID, and CART. CART result is the best one in real world data.

Classification and Recognition of Movement Behavior of Animal based on Decision Tree (의사결정나무를 이용한 생물의 행동 패턴 구분과 인식)

  • Lee, Seng-Tai;Kim, Sung-Shin
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.15 no.6
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    • pp.682-687
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    • 2005
  • Behavioral sequences of the medaka(Oryzias latipes) were investigated through an image system in response to medaka treated with the insecticide and medaka not treated with the insecticide, diazinon(0.1 mg/1). After much observation, behavioral patterns could be divided into 4 patterns: active smooth, active shaking, inactive smooth, and inactive shaking. These patterns were analyzed by 5 features: speed ratio, x and y axes projection, FFT to angle transition, fractal dimension, and center of mass. Each pattern was classified using decision tree. It provide a natural way to incorporate prior knowledge from human experts in fish behavior, The main focus of this study was to determine whether the decision tree could be useful in interpreting and classifying behavior patterns of the animal.

Machine Learning Technique for Automatic Precedent Categorization (자동 판례분류를 위한 기계학습기법)

  • Jang, Gyun-Tak
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.574-576
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    • 2007
  • 판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.

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An Efficient Selection of XML Schema Matching Parameters using Decision Tree for Structural Document of Bridge (의사결정나무를 활용한 교량 구조계산서의 XML 스키마 매칭 가중치의 효율적 선택방안 연구)

  • Park, Sang-Il;An, Hyun-Jung;Kim, Bong-Geun;Lee, Sang-Ho
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 2010.02a
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    • pp.69.1-69.1
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    • 2010
  • 본 연구는 교량 시설물의 재난방지를 위한 정보시스템의 구축에 있어 선행되어야 하는 교량 구조계산서 항목 저장정보의 질적 향상을 위해 XML 스키마 매칭 기법을 효율적으로 활용할 방법에 대해 제시하였다. 이를 위하여 XML 스키마 매칭에 사용되는 가중치 변화에 따른 매칭 정확도를 나타내는 데이터를 구축하고, 이를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 구현하여 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 항목의 수, 문서를 작성한 회사에 따라 달라질 수 있는 최적의 가중치를 지동으로 선정할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 의사결정나무 모델을 통해 결정한 매칭 가중치는 이전에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.

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A study on decision tree creation using intervening variable (매개 변수를 이용한 의사결정나무 생성에 관한 연구)

  • Cho, Kwang-Hyun;Park, Hee-Chang
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.22 no.4
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    • pp.671-678
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    • 2011
  • Data mining searches for interesting relationships among items in a given database. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, customer classification, etc. When create decision tree model, complicated model by standard of model creation and number of input variable is produced. Specially, there is difficulty in model creation and analysis in case of there are a lot of numbers of input variable. In this study, we study on decision tree using intervening variable. We apply to actuality data to suggest method that remove unnecessary input variable for created model and search the efficiency.