SVM을 위한 변수선택 방법들의 성능 비교
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교 일반대학원, 2013
학위논문사항
학위논문(석사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 통계학과 2013. 8
발행연도
2013
작성언어
한국어
주제어
DDC
519.5 판사항(22)
발행국(도시)
서울
기타서명
(The) performance comparison of the variable selection methods for SVMs
형태사항
iv, 64 p. : 삽화 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 김동욱
참고문헌 : p. 55-56
DOI식별코드
소장기관
분류를 하기 위해 만든 모형의 성능은 변수에 의존하며 관련 있는 변수만을 사용하였을 때 많은 장점들이 존재한다. 현존하는 분류방법에 있어서 SVM은 다른 분류방법보다 높은 정확도를 제공한다. 하지만 SVM은 높은 정확도를 제공하는 반면에 자체적으로 변수 중요성을 측정 할 수 없다.
이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 SVM에 변수선택 방법인 Filter, Wrapper, Embedded방법을 적용시켰다. Filter의 방법 중에서 fisher criterion score를, Wrapper 방법 중에서 SVM-RFE와 HO-SVM을, Embedded방법 중에서 SCAD-SVM과 KP-SVM을 모의실험과 실증 데이터에 실시하였다.
모의실험에서는 훈련 자료의 갯수인 n이 변수의 수인 p보다 큰 경우와 작은 경우에 대해 실험을 각각 실시하였다. n이 p보다 큰 경우 변수선택 방법 간 뚜렷한 차이가 나지 않았지만 n이 p보다 작은 경우 Embedded 방법이 다른 방법에 비해 높은 분류 정확도를 보였다.
실증 데이터에 각각의 방법을 적용시켰을 때 SVM-RFE방법과 Embedded방법인 SCAD-SVM과 KP-SVM이 유사한 분류 정확도를 가졌지만 Embedded방법이 좀 더 높은 분류 정확도를 가졌다.
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