표제지
목차
논문요약 11
제1장 서론 12
제2장 학습 모델 설명 14
2-1. Random Forest 14
2-2. Support Vector Machine 15
2-3. Gradient Boosting 16
2-4. Artificial Neural Network 17
2-5. 선행연구 검토 19
제3장 실험설계 22
3-1. 분석 데이터 22
3-2. 데이터 전처리 23
3-3. 모델링 24
3-4. 성능평가 26
3-5. 예측 시각화 27
제4장 분석 30
4-1. SHAP(SHapley Additive exPlanations) 30
4-2. SHAP를 통한 결과 해석 31
제5장 결론 33
참고문헌 35
ABSTRACT 38
표2-1. Random Forest Hyper parameter 14
표2-2. Support Vecotr Machine Hyper parameter 15
표2-3. XGBoost Hyper parameter 17
표2-4. Artificial Neural Network Hyper Parameter 18
표3-1. 데이터셋 22
표3-2. Hyper Parameter tuning 결과 25
표3-3. 성능평가 결과 26
그림2-1. Random Forest 15
그림2-2. Support Vector 16
그림2-3. Artificial Neural Network 18
그림3-1. 면적당 가격의 도수분포표 24
그림3-2. 변수 전처리 코드 24
그림3-3. 모델링 코드(RandomForest) 25
그림3-4. 평가 코드(RandomForest) 27
그림3-5. 모델별 예측 시각화 29
그림4-1. Summary plot SHAP 31
그림4-2. Dependency plot SHAP 32