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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,207 - 1,211 (5page)
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Entrepreneurship in South Korea is expanding rapidly, making location selection a critical factor for the success of start-up. Identifying commercial areas and industries with high success probabilities has become essential for effective decision-making among entrepreneurs. However, existing services only focus on providing real-time market data and do not adequately address the need to predict the likelihood of start-up success. Therefore, we propose a machine learning model to predict the success probability and validation methods to verify the appropriateness of the commercial area modeling to ensure the reliability of the model. Additionally, we researched ways to present prediction results in a user-friendly manner using SHAP (Shapley Additive Explanations). This approach enhances the transparency and interpretability of predictions, supporting better decision-making.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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