ロジスティック分析でのステップワイズ法と決定木による属性選択法の実データをもちいた比較

抄録

データマイニングでは、分析を効率的に行うために、属性選択を行い、分析対象の属性を取捨選択することが多い。 我々は、データマイニングのプロセスであるデータの前処理の部分においてデータから決定木を構築することで、構築した決定木の上位に現れる属性をその後の分析に重要な属性と考え、分析対象とする属性数を減らす属性選択法を提案した。 本研究では、実データをもちいて提案した手法とロジスティック分析でのステップワイズ法を比較することにより、属性選択に適した重要度の評価尺度の検討を行う。本研究では、実データとしてクレジットカードのオーソリデータを利用した。