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로 불확실한 미래상황을 예측하는데 있어서 상당히 효과적임을 알 수 있었고 정책학뿐만 아니라 여러 학문 분야에서 효과적으로 사용되고 있음을 확인할 수 있었다.
참고문헌
논문
1. 김 정엽, 이 성규, 박 수홍 「의사결정 트리 기법을 이용
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1.1 CART로 생성된 의사결정나무에서 가장 중요한 입력변수와 두 번째로 중요한 입력변수는?
1.2 C5.0로 생성된 의사결정나무에서 가장 중요한 입력변수와 두 번째로 중요한 입력변수는?
1.3 CART의 예측 정확도는? T값에 대한 예측 정확도는? F값
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의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템(Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
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의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹 텍스트 마이닝(Web Text Mining)
3. 지식관리시스템(Knowledge Management System)
1) Dateware
2) Sovereign Hill Software, Inc.
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의사결정분석기법
- 의사결정수(decision-making tree)라고도 하는데, 정책대안의 결과를 예측하기 위해 나타낼 수 있는 확률적 사건을 나뭇가지(tree)처럼 그려놓고 분석하는 방법이다. 주로 확률적 기법을 활용한다.
(3) 줄서기법(대기행렬이론, queu
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