KCI등재
RHIPE 플랫폼에서 빅데이터 로지스틱 회귀를 위한 학습 알고리즘 = Learning algorithms for big data logistic regression on RHIPE platform
저자
정병호 (경상대학교 정보통계학과) ; 임동훈 (경상대학교 정보통계학과) ; Jung, Byung Ho ; Lim, Dong Hoon
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2016
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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911-923(13쪽)
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4
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빅데이터 시대에 머신러닝의 중요성은 더욱 부각되고 있고 로지스틱 회귀는 머신러닝에서 분류를 위한 방법으로 의료, 경제학, 마케팅 및 사회과학 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있다. 지금까지 R과 Hadoop의 통합환경인 RHIPE 플랫폼은 설치 및 MapReduce 구현의 어려움으로 인해 거의 연구가 이루지 지지 않았다. 본 논문에서는 대용량 데이터에 대해 로지스틱 회귀 추정을 위한 두가지 알고리즘 즉, Gradient Descent 알고리즘과 Newton-Raphson 알고리즘에 대해 MapReduce로 구현하고, 실제 데이터와 모의실험 데이터를 가지고 이들 알고리즘 간의 성능을 비교하고자 한다. 알고리즘 성능 실험에서 Gradient Descent 알고리즘은 학습률에 크게 의존하고 또한 데이터에 따라 수렴하지 않는 문제를 갖고 있다. Newton-Raphson 알고리즘은 학습률이 불필요 할 뿐만 아니라 모든 실험 데이터에 대해 좋은 성능을 보였다.
더보기Machine learning becomes increasingly important in the big data era. Logistic regression is a type of classification in machine leaning, and has been widely used in various fields, including medicine, economics, marketing, and social sciences. Rhipe that integrates R and Hadoop environment, has not been discussed by many researchers owing to the difficulty of its installation and MapReduce implementation. In this paper, we present the MapReduce implementation of Gradient Descent algorithm and Newton-Raphson algorithm for logistic regression using Rhipe. The Newton-Raphson algorithm does not require a learning rate, while Gradient Descent algorithm needs to manually pick a learning rate. We choose the learning rate by performing the mixed procedure of grid search and binary search for processing big data efficiently. In the performance study, our Newton-Raphson algorithm outpeforms Gradient Descent algorithm in all the tested data.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |
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