[4] 의사결정나무(Decision Trees)
의사결정나무(Decision Trees)는 분류 또는 예측을 목적으로 하는 어떤 경우에도 사용될 수 있는 기법으로 분석의 정확도보다는 분석과정의 설명이 필요한 경우에 더 유용하게 사용
(1) 세분화(Segmentation)
데이터를 비슷한 특성을 갖는 몇 개의 그룹으로 분할하여 각 그룹별
유전알고리즘과 유전 프로그래밍처럼 진화연산의 또 다른 형태이다. 진화 알고리즘에는 진화전략 (evolutionary strategies: ESs), 모의진화(simulated evolution: SE) 등이 포함된다. 진화 알고리즘도 자연 진화의 원리를 모방하고 있지만, 유전알고리즘 그리고 유전 프로그래밍과의 주 차이점은 표현형(실수표현)에
알고리즘을 일반적으로 말하면 어떤 일을 해결하기 위한 아이디어를 생각해 내는 것을 말한다. 예를 들면 다음과 같다. 어떤 사람이 운동회를 개최하려고 한다. 그런데 비가오면 실내에서 농구를 하고, 비가 안오면 밖에서 축구를 하려고 한다. 이것을 알고리즘으로 나타내면입력: 날씨 날씨가 맑은가?
유전자 알고리즘을 이용한 정비정책 연구는 Consecutive-(r,s)-out -of-(m,n): F 시스템의 신뢰도에 대한 해석적 계산의 난이도를 효율적으로 해결하였으나 계산시간이 과다 소요되어 확대적용이 어려운 문제점이 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘보다 효과적인 시간에 시스템 정비모형을 결정하고 더 우