데이터마이닝 기법을 이용한 도시가계 소비성향 分析
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작성일 22-10-13 06:42
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<그림 3.6> Neural Network의 모형평가
<그림 3.7>은 Neural Network 모형에 의한 오분류 테이블이다.
설명
데이터마이닝기법을이
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 데이터 마이닝 intro
2.1 Logit Regression
2.2 Neural Network
2.3 Decision Tree
Ⅲ. 도시가계 소비성향 analysis
3.1 Variable Selection
3.2 Logit Regression를 이용한 결과
3.3 Neural Network을 이용
3.4 Decision tree를 이용
3.5 Assessment
Ⅳ. 結論 및 토의
< 참 고 문 헌 >
<결과 3.2>는 Results 윈도우에서 Output 탭을 선택하면 Neural Network의 모수 추정치(parameter estimate)들을 살펴볼 수 있따 <그림 3.6>은 Neural Network의 모형을 평가하는 것이다. Neural Network의 모형 전체에 대한 모형의 정분류율(Accuracy)과 오분류율(Error rate)은 각각 0.9003, 0.0979으로 잘 분류되어졌다. 소비성향이 큰 집단에 대한 모형의 예측율, 즉 특이도(Speciality)는 0.9323이며, 소비성향이 작은 집단에 대한 모형의 예측율인 민감도(Sensitivity)는 0.8471로 나타났다.
<그림 3.7> Neural Network 모형의 오분류 테이블
3.4 Decision tree를…(省略)
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