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기업부실예측모형의 성과개선을 위한 부스팅 학습의 최적화

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본 연구는 금융산업에 활용되는 분류 알고리즘의 성과를 저하시키는 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 방안으로 부스팅을 통한 기하평균기반 성과최적화 알고리즘을 제안한다. 불균형 비율이 상이한 데이터를 대상으로 벤치마크 모형과 비교하여 성과지표가 개선됨을 확인하였다.

목차

Abstract
서론
선행연구
제안모형
연구 설계
1. 벤치마킹 알고리즘
2. 데이터 수집
연구 결과
결론
Acknowledgments
참고문헌

저자정보

  • 김명종 부산대학교 경영대학
  • 김재남 부산대학교 경영대학

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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