1 정현승, "불균형 데이터에 대한 오버샘플링 효과 연구" 한국자료분석학회 10 (10): 2089-2098, 2008
2 김유정, "로지스틱 회귀분석모형을 이용한 인터넷 서비스 이용의 사회경제적 특성" 한국자료분석학회 12 (12): 2685-2701, 2010
3 최국렬, "로지스틱 모형을 이용한 정시합격자들의 이탈 특성 분석" 한국자료분석학회 4 (4): 91-102, 2002
4 이희재, "데이터 전처리와 앙상블 기법을 통한 불균형데이터의 분류모형 비교 연구" 한국통계학회 27 (27): 357-371, 2014
5 김병수, "구매예측을 위한 로지스틱회귀모형과 MBR 모형 비교" 한국자료분석학회 14 (14): 1301-1314, 2012
6 김지현, "계급불균형자료의 분류: 훈련표본 구성방법에 따른 효과" 한국통계학회 17 (17): 445-457, 2004
7 Breheny, P., "grpreg: Regularization paths for regression models with grouped covariates, R package version 2.8-1"
8 Bang, S., "Weighted support vector machine using k-means clustering" 43 : 2307-2324, 2014
9 Lichman, M., "UCI machine learning repository"
10 Cox, D. R., "The regression analysis of binary sequences" 20 : 215-242, 1958
1 정현승, "불균형 데이터에 대한 오버샘플링 효과 연구" 한국자료분석학회 10 (10): 2089-2098, 2008
2 김유정, "로지스틱 회귀분석모형을 이용한 인터넷 서비스 이용의 사회경제적 특성" 한국자료분석학회 12 (12): 2685-2701, 2010
3 최국렬, "로지스틱 모형을 이용한 정시합격자들의 이탈 특성 분석" 한국자료분석학회 4 (4): 91-102, 2002
4 이희재, "데이터 전처리와 앙상블 기법을 통한 불균형데이터의 분류모형 비교 연구" 한국통계학회 27 (27): 357-371, 2014
5 김병수, "구매예측을 위한 로지스틱회귀모형과 MBR 모형 비교" 한국자료분석학회 14 (14): 1301-1314, 2012
6 김지현, "계급불균형자료의 분류: 훈련표본 구성방법에 따른 효과" 한국통계학회 17 (17): 445-457, 2004
7 Breheny, P., "grpreg: Regularization paths for regression models with grouped covariates, R package version 2.8-1"
8 Bang, S., "Weighted support vector machine using k-means clustering" 43 : 2307-2324, 2014
9 Lichman, M., "UCI machine learning repository"
10 Cox, D. R., "The regression analysis of binary sequences" 20 : 215-242, 1958
11 Meier, L., "The group lasso for logistic regression" 70 : 53-71, 2008
12 Theodossiou, I., "The effects of low-pay and unemployment on psychological well-being: a logistic regression approach" 17 (17): 85-104, 1998
13 Japkowicz, N., "The class imbalance problem; significance and strategies" 1 : 111-117, 2000
14 Garcia, V., "The class imbalance problem in pattern classification and learning" 283-291, 2007
15 Oommen, T., "Sampling bias and class imbalance in maximum-likelihood logistic regression" 43 (43): 99-120, 2011
16 Chawla, N., "SMOTE : Synthetic minority over-sampling technique" 16 : 321-357, 2002
17 Tibshirani, R., "Regression shrinkage and selection via the lasso" 267-288, 1996
18 R Core Team, "R: A language and environment for statistical computing"
19 Bagley, S. C., "Logistic regression in the medical literature : : Standards for use and reporting, with particular attention to one medical domain" 54 (54): 979-985, 2001
20 King, G., "Logistic regression in rare events data" 9 (9): 137-163, 2001
21 Owen, A. B., "Infinitely imbalanced logistic regression" 8 : 761-773, 2007
22 Wu, T. T., "Genome-wide association analysis by lasso penalized logistic regression" 25 : 714-721, 2009
23 Lee, S., "Efficient L1 regularized logistic regression" 21 (21): 401-, 2006
24 Moro, S., "Data-driven approach to predict the success of bank telemarketing" 62 : 22-31, 2014
25 Zhang, Y. P., "Cluster-based majority under-sampling approaches for class imbalance learning" 400-404, 2010
26 Zhu, J., "Classification of gene microarrays by penalized logistic regression" 5 (5): 427-443, 2004
27 Drummond, C., "C4.5, class imbalance, and cost sensitivity: Why under-sampling beats over-sampling" 3 : 2003
28 Chawla, N., "C4.5 and imbalanced datasets : Investigating the effect of sampling method, probabilistic estimate, and decision tree structure" 3-, 2003
29 Ganganwar, V., "An overview of classification algorithms for imbalanced datasets" 2 : 42-47, 2012
30 Kubat, M., "Addressing the curse of imbalanced training sets: one-sided selection" 179-186, 1997