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학술저널
저자정보
김경민 (한국사학진흥재단)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제6호(JKIIT, Vol.22, No.6)
발행연도
2024.6
수록면
55 - 63 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.6.55

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본 연구는 선행연구에서 머신러닝(Machine Learning)으로 한계대학을 예측하기 위해 개발된 모형을 확장하여 타 머신러닝 알고리즘을 적용한 예측모형의 성능과 임계치 조정을 통한 예측모형의 성능을 비교하기 위해 실시하였다. 이에 본 연구는 Random Forest, XGBoost, LightGBM 머신러닝 알고리즘을 활용하였다. 구체적으로 기본값(default setting)으로 설정된 머신러닝 모형별 예측모형의 성능을 확인하기 위해 ROC-AUC와 PR-AUC 값을 사용하였으며, 각 예측모형의 임계치 조정에 따른 최적화된 성능을 확인하기 위해 재현율(recall), 정확도(accuracy), 조화 성능(F1-score)를 활용하여 분석하였다. 연구 결과 한계대학을 예측하는데 가장 뛰어난 성능을 나타낸 것은 기본값의 경우 LightGBM이 가장 우수하였으며, 임계치 조정(informedness threshold, youden threshold, pr threshold)에 따른 최적화된 성능을 나타낸 예측모형도 LightGBM이었다.
#marginal universities #machine learning #random forest #XGBoost #LightGBM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 한계대학 예측모형의 성능 비교 분석
Ⅳ. 결론
References

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