(1) 양적 특징 벡터
신경망, SVM, 트리 분류기
(2) 질적 특징 벡터
트리 분류기
StatLog프로젝트 : 20여 개의 분류 알고리즘을 20여 개의 데이터베이스에 대해 성능 비교 실험을 수행하고 패턴 인식 시스템 개발에 유익한 가이드 라인을 제공 책으로 출판
12.1
12.2 재 샘플링에 의한 성능 평가
k-fold cross validation : 샘플을 k개의 부분 집합으로 등분한다. 분류기를 k-1개의 부분 집합으로 학습시키고 나머지 한 개의 부분 집합으로 학습된 분류기의 성능을 측정한다. 이 과정을 서로 다른 부분 집합으로 k번 수행하여 얻은 성능을 평균하여 그것을 분류기의 성능으로 취한다. k= N으로 하면 매번 한 개의 샘플로 테스트를 하는 셈이 된다.
신경망, SVM, 트리 분류기
(2) 질적 특징 벡터
트리 분류기
StatLog프로젝트 : 20여 개의 분류 알고리즘을 20여 개의 데이터베이스에 대해 성능 비교 실험을 수행하고 패턴 인식 시스템 개발에 유익한 가이드 라인을 제공 책으로 출판
12.1
12.2 재 샘플링에 의한 성능 평가
k-fold cross validation : 샘플을 k개의 부분 집합으로 등분한다. 분류기를 k-1개의 부분 집합으로 학습시키고 나머지 한 개의 부분 집합으로 학습된 분류기의 성능을 측정한다. 이 과정을 서로 다른 부분 집합으로 k번 수행하여 얻은 성능을 평균하여 그것을 분류기의 성능으로 취한다. k= N으로 하면 매번 한 개의 샘플로 테스트를 하는 셈이 된다.
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