이산형 자료 예측을 위한 베이지안 네트워크 분류분석기의 성능 비교

초록

방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph; DAG)라고도 하는 베이지안 네트워크(Bayesian network)는 변수 사이의 관계를 확률과 그래프를 통해 모형화할 수 있다는 점에서 최근 의학, 기상학, 유전학 등 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 이산형 자료의 예측에 사용되는 베이지안 네트워크 분류분석기(Bayesian network classifier)가 최근 새로운 데이터 마이닝 기법으로 주목받고 있다. 베이지안 네트워크는 그 구조와 학습 방법에 따라 여러 가지 다양한 모형으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 성질을 가진 이산형 자료를 바탕으로 구조 학습 방법에 차이를 두어 베이지안 네트워크 모형을 학습시킨 후, 가장 간단한 방법인 나이브 베이즈 (na\"ive Bayes) 모형과 비교해 본다. 학습된 모형들을 여러 가지 실제 데이터에 적용하여 그 예측 정확도를 비교함으로써 최적의 분류 분석 결과를 얻을 수 있는지 살펴본다. 또한 각각의 모형에서 나타나는 그래프를 통해 데이터의 변수 사이의 관계를 비교한다.

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