산업재해 예측 모델링에서 순서형 분류를 위한 순서형 의사 결정 트리 알고리즘의 응용과 한계 Applications and Limitations of Ordered Decision Tree Algorithms for Ordered Classification in Industrial Accident Predictive Modeling

변해원

언어KOR
URLhttp://db.koreascholar.com/Article/Detail/444695

한국기계기술학회지 (韓國機械技術學會誌)

제27권 제4호 (2025.08)
pp.560-565

한국기계기술학회 (Korean Society of Mechanical Technology)

초록

This paper reviews ordinal decision tree algorithms for ordinal classification, exploring theoretical foundations, key algorithms (MDT, QMDT), specialized splitting criteria (Ordinal Gini, Weighted Information Gain), and ensemble methods. It discusses applications in healthcare and social sciences, highlighting interpretability and flexibility while acknowledging overfitting and instability. As implications for future research, this study points out advantages such as interpretability and flexibility, and limitations such as overfitting and instability.

키워드

단조 의사 결정 트리 준단조 의사 결정 트리 분할 기준 앙상블 방법 해석 가능성 과적합 Monotone Decision Trees Quasi-Monotone Decision Trees Splitting Criteria Ensemble Methods Interpretability Overfitting

Abstract
1. 서 론
2. 의사 결정 트리 의 이론적 기반
    2.1 의사 결정 트리 의 기본 구조와 유형
    2.2 표준 분할 기준
    2.3 순서형 데이터에 대한 표준 의사 결정 트리 의 한계
3. 순서형 의사 결정 트리 알고리 즘
    3.1 순서형 분류의 정의와 중요성
    3.2 의사 결정 트리 학습에서의 단조성 개념
    3.3 특정 순서형 의사 결정 트리 알고리 즘
    3.4 순서형 속성 및 목 표 변수를 위한 특화된분할 기준
4. 성능 향상을 위한 앙상블 방법
    4.1 배깅 및 랜덤 포레스트 적용
    4.2 그래디언트 부스팅 기법
    4.3 앙상블 트리 모 델에 단조성 제약 통합
5. 논의 및 결론
References

저자

변해원(Dept. of Future Technology, Korea University of Technology and Education, South Korea) | Haewon Byeon Corresponding author

KOREASCHOLAR

산업재해 예측 모델링에서 순서형 분류를 위한 순서형 의사 결정 트리 알고리즘의 응용과 한계 Applications and Limitations of Ordered Decision Tree Algorithms for Ordered Classification in Industrial Accident Predictive Modeling