KCI등재
불균형 데이터 집합의 분류를 위한 하이브리드 SVM 모델
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학술지명
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발행연도
2013
작성언어
Korean
주제어
KDC
003
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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125-140(16쪽)
KCI 피인용횟수
7
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We call a data set in which the number of records belonging to a certain class far outnumbers the number of records belonging to the other class, ‘imbalanced data set’. Most of the classification techniques perform poorly on imbalanced data sets. When we evaluate the performance of a certain classification technique, we need to measure not only ‘accuracy’ but also ‘sensitivity’ and ‘specificity’ In a customer churn prediction problem, ‘retention’ records account for the majority class, and ‘churn’ records account for the minority class. Sensitivity measures the proportion of actual retentions which are correctly identified as such. Specificity measures the proportion of churns which are correctly identified as such. The poor performance of the classification techniques on imbalanced data sets is due to the low value of specificity.
Many previous researches on imbalanced data sets employed ‘oversampling’ technique where members of the minority class are sampled more than those of the majority class in order to make a relatively balanced data set. When a classification model is constructed using this oversampled balanced data set, specificity can be improved but sensitivity will be decreased.
In this research, we developed a hybrid model of support vector machine(SVM), artificial neural network (ANN) and decision tree, that improves specificity while maintaining sensitivity. We named this hybrid model ‘hybrid SVM model.’ The process of construction and prediction of our hybrid SVM model is as follows.
By oversampling from the original imbalanced data set, a balanced data set is prepared. SVM_I model and ANN_I model are constructed using the imbalanced data set, and SVM_B model is constructed using the balanced data set. SVM_I model is superior in sensitivity and SVM_B model is superior in specificity. For a record on which both SVM_I model and SVM_B model make the same prediction, that prediction becomes the final solution. If they make different prediction, the final solution is determined by the discrimination rules obtained by ANN and decision tree. For a record on which SVM_I model and SVM_B model make different predictions, a decision tree model is constructed using ANN_I output value as input and actual retention or churn as target. We obtained the following two discrimination rules : ‘IF ANN_I output value <0.285, THEN Final Solution = Retention’ and ‘IF ANN_I output value ≥0.285, THEN Final Solution = Churn.’ The threshold 0.285 is the value optimized for the data used in this research. The result we present in this research is the structure or framework of our hybrid SVM model, not a specific threshold value such as 0.285. Therefore, the threshold value in the above discrimination rules can be changed to any value depending on the data.
In order to evaluate the performance of our hybrid SVM model, we used the ‘churn data set’ in UCI Machine Learning Repository, that consists of 85% retention customers and 15% churn customers. Accuracy of the hybrid SVM model is 91.8% that is better than that of SVM_I model or SVM_B model. The points worth noticing here are its sensitivity, 95.02%, and specificity, 69.24%. The sensitivity of SVM_I model is 94.65%, and the specificity of SVM_B model is 67.00%. Therefore the hybrid SVM model developed in this research improves the specificity of SVM_B model while maintaining the sensitivity of SVM_I model.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-03-25 | 학회명변경 | 영문명 : 미등록 -> Korea Intelligent Information Systems Society | KCI등재 |
2015-03-17 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of Intelligence and Information Systems | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-02-11 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지능정보시스템학회 논문지 -> 지능정보연구 | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.51 | 1.51 | 1.99 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.78 | 1.54 | 2.674 | 0.38 |
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