표제지
국문초록
목차
Ⅰ. 서론 12
1. 연구의 배경 및 목적 12
2. 연구의 범위 및 방법 13
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 검토 13
1. 이론적 배경 14
2. 변수선택 14
3. 기계학습 15
Ⅲ. 회생 예측을 위한 알고리즘 구축 16
1. 데이터 분포 17
2. 데이터 전처리 17
3. 머신러닝 모델 18
Ⅳ. 학습 및 성능평가 19
1. 평가 방법 및 학습 방법 19
1) 평가 방법 19
2) 학습 방법 20
2. 성능 평가 20
1) Original Data 20
2) Filter-Based Feature Selection Method 21
3) Embedded Method 23
Ⅴ. 결론 및 향후 연구방향 25
1. 결론 25
2. 한계점 및 향후 연구 방향 25
참고문헌 27
Abstract 28
보충자료 30
〈표1〉 분석모델 19
〈표2〉 혼돈행렬 19
〈표3〉 Original Data 성능 평가 21
〈표4〉 Filter-Based Feature Selection Method 성능 평가 22
〈표5〉 Embedded Method 성능 평가 24
〈그림1〉 데이터 수집 및 분석방법 17
〈그림2〉 데이터 분포 17
〈그림3〉 Original Data 성능표 21
〈그림4〉 Filter-Based Feature Selection Method 성능표 22
〈그림5〉 Embedded Method 성능표 24