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    ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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    데이터마이닝 기법의 성과평가 및 새로운 위험분류측정에 관한 실증적 연구 -보험사기 데이터를 중심으로-

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    The purpose of this empirical research is to find the effects of sampling method and the rate of binary data in using the several data mining techniques including statistical method. This research also suggests new classifier, ROC(Receiver Operating Curve), after finding the problems of traditional classifier. The result of research using automobile insurance fraud data shows that the accuracy of data mining using traditional classifier is affected by sampling methods but ROC is very stable for sampling method.
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    The purpose of this empirical research is to find the effects of sampling method and the rate of binary data in using the several data mining techniques including statistical method. This research also suggests new classifier, ROC(Receiver Operating C...

    The purpose of this empirical research is to find the effects of sampling method and the rate of binary data in using the several data mining techniques including statistical method. This research also suggests new classifier, ROC(Receiver Operating Curve), after finding the problems of traditional classifier. The result of research using automobile insurance fraud data shows that the accuracy of data mining using traditional classifier is affected by sampling methods but ROC is very stable for sampling method.

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