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고차원 빅데이터 분석을 위한 통계모형 개발

저자

장대흥, 하일도, 박동준, 박인호, 이승재

학술지명

한국데이터정보과학회지

출판/발행연도

2020

주제

#통계학
#빅 데이터
#컴퓨터 과학

요약

본 연구는 고차원 데이터에 대한 딥러닝 회귀 및 분류 문제에서 변수 선택 방법이나 벌점 회귀가 모형 평가 및 학습 시간에 미치는 영향을 평가한다. 고차원 데이터는 관측값보다 변수의 개수가 많으며, 예측 분석 시 다중공선성 문제를 해결하기 위해 전통적으로 변수 선택 방법이나 벌점 회귀가 사용된다. 연구 결과는 딥러닝 모델에서 이러한 방법들이 성능에 어떤 영향을 주는지 파악하는 데 기여할 것이다.

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