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의사결정트리에서 공간 예측을 위한 리프노드 등급 결정 방법 및 이를 기록한 기록매체 요약정보 및 구매

의사결정트리에서 공간 예측을 위한 리프노드 등급 결정 방법 및 이를 기록한 기록 매체를 개시한다. 상기 의사결정 트리에서 리프노드 등급 결정방법은 공간예측에 필요한 훈련 데이터세트를 이용하여 하나의 루트노드와 더불어 부 노드와 복수개의 자 노드 관계를 갖는 의사결정트리 형태로의 학습단계 (S110); 상기 학습을 마친 의사결정 트리로부터 리프노드 등급 결정단계(S120)를 포함하고, 상기 학습단계(S110)에서 의사결정트리의 각 노드는 훈련데이터의 클래스 분포 개수를 저장하고 이를 저장하기 위한 구조를 포함하며, 상기(S120)의 리프노드 등급 결정단계에서는 루트노드로부터 리프노드까지 일련의 노드들을 조합에 각 노드에 저장된 클래스 분포수를 이용하여 리프노드 등급을 결정하는 것을 특징으로 한다. 이와 같은 본 발명은 다른 리프노드 등급방법들보다 별도의 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 필요치 않으며, 부 노드의 등급을 자 노드 등급결정과정에서 다시 이용하기 때문에 동일한 부 노드로부터 분리된 자 노드간에 보상하는 것을 특징으로 한다.

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의사결정트리에서 공간 예측을 위한 리프노드 등급 결정 방법 및 이를 기록한 기록 매체를 개시한다. 상기 의사결정 트리에서 리프노드 등급 결정방법은 공간예측에 필요한 훈련 데이터세트를 이용하여 하나의 루트노드와 더불어 부 노드와 복수개의 자 노드 관계를 갖는 의사결정트리 형태로의 학습단계 (S110); 상기 학습을 마친 의사결정 트리로부터 리프노드 등급 결정단계(S120)를 포함하고, 상기 학습단계(S110)에서 의사결정트리의 각 노드는 훈련데이터의 클래스 분포 개수를 저장하고 이를 저장하기 위한 구조를 포함하며, 상기(S120)의 리프노드 등급 결정단계에서는 루트노드로부터 리프노드까지 일련의 노드들을 조합에 각 노드에 저장된 클래스 분포수를 이용하여 리프노드 등급을 결정하는 것을 특징으로 한다. 이와 같은 본 발명은 다른 리프노드 등급방법들보다 별도의 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 필요치 않으며, 부 노드의 등급을 자 노드 등급결정과정에서 다시 이용하기 때문에 동일한 부 노드로부터 분리된 자 노드간에 보상하는 것을 특징으로 한다.

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