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제곱근 비례 할당 추출 방법을 활용한 오버샘플링 기반 SVM의 악성채무자 예측

Title
제곱근 비례 할당 추출 방법을 활용한 오버샘플링 기반 SVM의 악성채무자 예측
Other Titles
SVM based on oversampling applied by squareroot proportional allocation for prediction of a malignancy debtor
Author
김운석
Alternative Author(s)
Unseok Kim
Advisor(s)
차경준
Issue Date
2019-02
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
본 연구는 미국 P2P 대출 사이트인 랜딩클럽(Lending Club)에서 대출 받은 이용자의 정보를 원시 자료로 하여 자료 내의 불균형 데이터 문제를 처리하기 위해 오버 샘플링 기법을 사용한 후, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 분류기를 사용해 악성채무자를 예측하였다. 오버 샘플링 시 소수범주를 단순 복제하는 기존 방법과는 달리 제곱근 비례 할당 생플링 방법을 적용한 오버샘플링 방법을 각각 사용하여 데이터 불균형 문제를 해소한 후, 서포트 백터 머신의 성능을 비교하는 방법을 제안하였다. 분석 결과 소수범주의 분류 정확도인 특이도의 비율이 1로 수렴하는 속도가 단순 오버샘플링 방법 대비 제곱근 비례 할당 샘플링 방법을 적용한 오버 샘플링이 빠르게 나타났으며, 이 결과를 통해 서포트 벡터 머신에서 취약한 불균형 데이터 문제를 해소하기 위해 오버 샘플링 방법을 사용 시 제곱근 비례 할당 샘플링 방법을 적용하면 기존의 단순 복제 방법을 사용하는 오버 샘플링 대비 관찰값 복제로 인해 계산속도가 느려지는 문제를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
URI
http://dcollection.hanyang.ac.kr/common/orgView/000000108857http://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/99555
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > APPLIED STATISTICS(응용통계학과) > Theses (Master)
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