지식경영 안전한 버섯판매를 위한 식용버섯과 독버섯 구별 프로그램 구성

지식경영 안전한 버섯판매를 위한 식용버섯과 독버섯 구별 프로그램 구성

[지식경영] 안전한 버섯판매를 위한 식용버섯과 독버섯 구별 프로그램 구성.hwp

목차 Ⅰ. 도입: 현재상황 Ⅱ. Data Mining 11Step Methodology Ⅲ. 실제 Clementine을 사용한 데이터마이닝 과정 본문 7.모형들을 생성한다. 경영 문제와 데이터마이닝 문제에서 식용 가능 여부를 판별한다는 방향성이 존재함에 따라 방향성 데이터마이닝 알고리즘인 의사결정나무와 인공신경망을 사용하여 모형을 생성 하였다. 8.모형들을 평가한다. 교차표를 이용하여 모형들을 평가한 결과 예측 정확도가 100%로 나타났다. 결과가 너무 정확하게 나타남에 따라 다른 방향성의 데이터마이닝을 모색하게 되었고, 4단계부터 다시 거쳐서 새로운 모델들을 만들어내었다. 처음에는 모델 형성에 옵션을 줌으로써 변화를 시도했으나 기대했던 변화가 나타나지 않았다. 그래서 새롭게 잡은 방향성은 다음과 같다. “실제 상황에서 이러한 데이터들을 구하는 데에는 비용이 많이 들 것이다. 같은 결과를 얻을 수 있다면 데이터를 적게 구하여 비용을 줄일 수 있지 않을까?” 이에 따라서 훈련 집합의 크기를 줄여보기로 하였다. 다만 독버섯의 경우 조금이라도 분류에 오차가 발생할 경우 인명피해가 발생할 우려가 있기 때문에 부정 오류(실제로 독이 있는 버섯인데 식용으로 판단하는 경우)가 0이 되도록 하는 제약 조건을 달았다. 이 때 긍정 오류(먹을 수 있는 버섯을 독버섯으로 판단하는 경우)의 경우 판매 기회를 다소 놓치게 되더라도 큰 문제가 아니기 때문에 크게 신경쓰지 않기로 하였다. 본문내용 하지만, 독버섯과 식용버섯을 구별하는 능력이 아직 미숙하다. 만약 독버섯을 식용버섯으로 오인하고 직접 먹거나 팔게 된다면 인명피해가 발생할 우려가 있어서 우리는 어떤 것이 독버섯이고 어떤 것이 먹을 수 있는지를 알고자 하였다. 이에 따라 우리는 효과적으로 버섯을 구분하고 원활하게 판매하기 위해 버섯에 관한 DATA BASE를 구하였다. 이로부터 어떠한 특성을 가진 버섯들이 독버섯인지 구별할 수 있는 지식을 얻어낼 계획이다. Ⅱ. Data Mining 11Step Methodology 1.경영문제를 데이터마이닝 문제로 번역한다. 1)경영문제: 먹을 수 없는 버섯을 구별해내야 함 2)데이터마이닝 문제: 버섯에 관한 데이터들로부터 식용 버섯에 관한 규칙을 도출 2.적절한 데이터를 선택한다. 버섯의 특성과 식용여부