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(1)사전확률과 사후확률에 대해 설명한 후, 분석결과에서 tp rate와 fp rate에 대해 설명하여라.
(2)naive bayesian을 통한 자료의 설명력을 논하시오.
6.logistic regression 과 cart, bayesian 각각의 분석결과와 분석방법을 비교하시오.
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2장 데이터 마이닝
(1) 데이터분석의 목적과 계획
(2) 사용자료 및 분석방법
3. 본론
(1) 변수선택 및 분석순서
(2) 의사결정나무, 신경망, 로지스틱 회귀 분석 및 SVM 분석
(3) 모델 비교를 통한 최적 모델 선정
4. 결론
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데이터 마이닝 기법들
지도 학습(Supervised Learning)
의사결정나무(Decision Tree)
인공신경망(Artificial Neural Network)
판별분석(Discrimination Analysis)
회귀분석(Regression Analysis) 및 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
자율 학습(Unsupervised Learning)
OLAP(On-
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분석을 통한 전략적 의사 결정과 상세 데이터를 통한 전술적 의사 결정이 가능하게 됨
- 중략 - 제1장 데이터 마이닝 개요
제2장 자료의 탐색
제3장 군집화
제4장 연관규칙의 발굴
제5장 나무모형
제6장 신경망
제7장 로지스틱 회귀모형
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분석을 통한 전략적 의사 결정과 상세 데이터를 통한 전술적 의사 결정이 가능하게 됨
- 중략 - 제1장 데이터 마이닝 개요
제2장 자료의 탐색
제3장 군집화
제4장 연관규칙의 발굴
제5장 나무모형
제6장 신경망
제7장 로지스틱 회귀모형과
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