방통대 [데이터마이닝] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 12페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)

소개

방통대 [데이터마이닝] 2024 출석과제물
- 30점 만점 인증
- 표지제외 12페이지 분량
- 코드 및 해설 포함

목차

1. 데이터마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법과 알고리즘 접근법의 특징, 장단점 및 사례를 조사하시오. 방송통신대 한종대교수 상담게시판에 게시된 텍스트 데이터를 분석한다고 할 때, 어떤 주제를 분석하면 좋을지 자신만의 독창적인 주제를 제안하고 이를 분석하기 위해서는 어떤 방법을 이용하면 의미있는 결과를 도출할 수 있을지 데이터 마이닝 측면에서 논하시오. (15점)

2. 와인품질 데이터에 로지스틱 회귀모형을 적합하고자 한다. 과거의 분석 경험을 통해 alcohol 변수와 sulphates 두 변수가 매우 중요한 변수라는 것이 밝혀졌다고 하자. 다음 각각의 모형을 적합하고 결과를 비교하시오.
① alcohol 변수 하나만을 입력변수로 하여 와인 품질을 예측하는 로지스틱 회귀모형을 적합하시오.
② sulphates 변수 하나 만을 입력변수로 하여 와인 품질을 예측하는 로지스틱 회귀모형을 적합하시오.
③ 전체 변수 중 5개의 중요한 변수만 선택하여 와인 품질을 예측하는 로지스틱 회귀모형을 적합하시오.
① ② ③의결과를비교하여 특징을 서술하시오. (15점)

본문내용

1. 모수적 모형 접근법은 통계를 사용하여 데이터의 특징과 의미를 해석할 수 있는 분석 모델을 만드는 전통적인 방법입니다. 주로 사용하는 모형으로는 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형이 있으며 모델 내에서 a 또는 b 같은 모수를 최소제곱법 또는 최대우도추정법을 사용하여 추정합니다. 즉, 과거 데이터를 바탕으로 선형 회귀분석식 Y=a+bx의 a와 b에 해당하는 값을 찾습니다. 모수적 모형 접근법으로 만들어진 분석 모델은 원인과 결과에 대한 설명이 용이하다는 장점이 있습니다. 그러나 분석 모델을 만드는데 사용했던 데이터가 아닌 다른 데이터를 사용할 경우 정확도가 낮아지거나 적용 자체가 불가능할 수 있다는 단점이 있습니다. 모수적 모형 접근법으로 만들어진 분석 모델로는 대설량에 강원지역의 피해액 예측 모델이나 운전거리에 따른 졸음운전 확률 예측모델 있습니다. 알고리즘 접근 방법은 머신러닝과 같은 현대적인 방법을 사용하여 데이터의 특징과 의미를 학습, 즉 계산하여 구하는 방식입니다. 복잡한 데이터에도 적용이 가능하고 다양한 형태의 데이터를 분석하고자 할 때 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. 반면에 모델이 만들어진 과정을 정확히 파악할 수 없기 때문에 결과 해석이 어렵다는 단점이 있습니다. 또한 과도적합되었을 경우에는 처음 학습한 데이터와 다른 형태의 데이터가 입력될 경우 결과에 대한 정확도가 낮아진다는 단점도 있습니다. 알고리즘 접근 방법으로 만들어진 분석 모델로는 프로야구 승부 예측모델이 있으며 여러 경기로부터 나온 다양한 수치를 바탕으로 경기 결과를 예측할 수 있습니다.

참고자료

· https://www.j-kosham.or.kr/upload/pdf/KOSHAM-16-02-437.pdf
· https://edufp.police.ac.kr/pds/%EC%9D%B4%ED%95%AD%EB%A1%9C%EC%A7%80%EC%8A%A4%ED%8B%B1%20%ED%9A%8C%EA%B7%80%EB%B6%84%EC%84%9D%EC%9D%84%20%ED%86%B5%ED%95%9C.....pdf
· https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=NPAP12684249