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- 저자 : 한아향(Ahyang Han) (검색결과 2 건)
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LARS(Least Angle Regression)와 유전알고리즘을 결합한 변수 선택 알고리즘
김동일(Dongil Kim),한아향(Ahyang Han),김성식(Sung-Shick Kim),백준걸(Jun-Geol Baek) 한국경영과학회 2009 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.5
예측모델에 있어서 출력변수에 영향을 주는 입력변수의 선택은 예측력이 높은 모델을 만들고 필요한 데이터를 줄이는 역할을 한다. 변수선택의 방법 중 LARS(Least Angle Regression)는 입력변수와 출력변수의 상관도를 이용한 휴리스틱 알고리즘의 발전적인 형태이다. 그러나 탐욕적 변수선택 방법(Greedy Search)에 의하여 변수선택이 단조롭다는 한계와 Over-fitting에 의해 잘못된 변수선택을 할 수 있다는 약점이 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문은 LARS와 조합 최적화를 위한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘을 결합시킨 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 LARS에 n-fold cross validation을 적용시켜 유전 알고리즘에 사용할 초기 해의 집합을 구하는 단계와 유전 알고리즘을 실행하여 최종적인 변수를 선택하는 단계로 진행된다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 공개 데이터를 이용한 실험과 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 수행하였다.
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LARS(Least Angle Regression)와 유전알고리즘을 결합한 변수 선택 알고리즘
김동일(Dongil Kim),한아향(Ahyang Han),김성식(Sung-Shick Kim),백준걸(Jun-Geol Baek) 대한산업공학회 2009 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2009 No.5
예측모델에 있어서 출력변수에 영향을 주는 입력변수의 선택은 예측력이 높은 모델을 만들고 필요한 데이터를 줄이는 역할을 한다. 변수선택의 방법 중 LARS(Least Angle Regression)는 입력변수와 출력변수의 상관도를 이용한 휴리스틱 알고리즘의 발전적인 형태이다. 그러나 탐욕적 변수선택 방법(Greedy Search)에 의하여 변수선택이 단조롭다는 한계와 Over-fitting에 의해 잘못된 변수선택을 할 수 있다는 약점이 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문은 LARS와 조합 최적화를 위한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘을 결합시킨 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 LARS에 n-fold cross validation을 적용시켜 유전 알고리즘에 사용할 초기 해의 집합을 구하는 단계와 유전 알고리즘을 실행하여 최종적인 변수를 선택하는 단계로 진행된다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 공개 데이터를 이용한 실험과 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 수행하였다.
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