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결정트리에서는 연속한 변수(시간, 나이)를 비연속적인 값으로 취급. 경계점에서 예측오류가 클 가능성이 있음.
▪ 의사결정트리의 적용
분석의 정확도보다는 분석과정이 필요한 경우에 더 유용하게 사용.
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데이터마이닝 기
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데이터웨어하우스이다. □ 국내의 한 신용카드 회사에서는 카드사용의 부정행위를 적발하고 예방하기 위해서 대규모 데이터베이스로부터 데이터 웨어 하우스를 구축하고, 의사결정트리(decision tree)분석 그리고 신경망(neural networks) 분석
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데이터의 모양의 면밀히 검토하여 정보화의 기반을 다지는 과정 이다.
라. Modeling 단계
데이터마이닝의 핵심 (가장 중요한 단계!)
데이터로부터 다양한 형태의 마이닝 기법을 적용시켜 패턴을 추출해 낸다.
Neural Network, 결정트리등의 기법
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데이터마이닝 프로세스 사례를 , 석사학위논문 ,고려대학교 대학원. 요 약 문
제 1장 서론
제 2장 데이터 마이닝
(1) 데이터분석의 목적과 계획
(2) 사용자료 및 분석방법
3. 본론
(1) 변수선택 및 분석순서
(2) 의사결정나무
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데이터의 원형을 유추하여 생성하시오. 단, 데이터 세트의 첫째 줄에는 변수명 X1, X2, Y를 명시하시오. (2점)
② 지니지수를 이용하여 최초 분할 시 최적의 분리점을 찾으시오. (2점)
③ 뿌리노드가 한번 분할된 분류의사결정나무를 생성하고,
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