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Decision Tree와 Logistic분석

저작시기 2008.03 |등록일 2008.03.28 파워포인트파일MS 파워포인트 (ppt) | 35페이지 | 가격 800원

소개글

수업 발표입니다. 많이 참조하세요.

목차

1) Decision Tree 개요
2) Stopping rule 및 가지치기
3) Nonlinear Regression
4) Logistic분석의 개요

본문내용

의사결정나무분석 (Decision Tree)
사례: Credit Scoring
데이터마이닝과 의사결정나무
탐색, 변형
모형화
평가, 적용
의사결정나무분석
탐색: 이상치의 검색,
분석에 필요한 변수 및 교호효과를 찾아냄
모형화: 판별 및 예측 모형
마디(Node)
yes
no
x2<.84
x1<.87
x2<.39
x1<.47
0
1
0
yes
no
yes
no
yes
no
0
0
New Case
x1 = .89
x2 = .77
뿌리마디
끝마디

부모마디
자식마디
- 가지(Branch)
- 깊이(Depth)
478 개의 분리조합이 존재
- x1에 대해서 239개
(x1<.25, x1<.26, etc.)
- x2에 대해서 239개
(x2<.43, x2<.86, etc.)
예) 이지분리(Binary Splitting)
x2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
x1
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
240
26%
…이지분리
x2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
x1
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
240
26%
X1 < .47
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