• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.515-524
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• 2017

이 연구에서는 분류를 위한 RF (random forest)의 크기 결정에 유용한 승리표차 MV (margin of victory)에 기반한 불일치 측도를 제안하고자 한다. 여기서 MV는 현재의 RF에서 1등과 2등을 차지하는 집단이 무한 RF에서 차지하는 승리표차이다. 구체적으로 -MV가 양수이면 현재와 무한 RF 사이에 1등과 2등인 집단에서 불일치가 생긴다는 점에 착안하여, max(-MV, 0)을 하나의 불일치 측도로 제안한다. 이 불일치 측도에 근거하여 RF의 크기 결정에 적절한 진단통계량을 제안하며, 또한 이 통계량의 이론적인 점근분포를 유도한다. 마지막으로 이 통계량을 최근에 제안된 진단통계량들과 소표본 하에서 성능을 비교하는 모의실험을 실행한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.855-863
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• 2016

이 연구에서는 RF (random forest)의 크기 결정을 위한 간편 진단통계량을 제안한다. 이 방법은 현재까지 생성된 의사결정나무의 1등과 2등인 집단이 무한히 생성된 의사결정나무에서 차지하는 승리표차인 MV (margin of victory)에 근거한다. 따라서 MV가 음수이면 현재의 RF와 무한 RF 사이에 괴리가 생기는 것을 의미한다. 이 연구에서 제안하는 방법은 -MV가 고정된 작은 양수 (예를 들면 0.03)보다 큰 개체의 비율에 근거한다. 이 방법에 의한 적절한 통계량 도출과 함께 이 통계량의 이론적인 분포를 유도한다. 또한 최근에 제안된 진단통계량과 성능을 비교하는 모의실험을 수행한다.