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앙상블 연관 규칙
앙상블 연관 규칙(Ensemble Association Rules)은 연관 규칙 마이닝에 앙상블 학습 원리를 적용합니다. 즉, 여러 규칙 집합이 서로 다른 데이터 하위 표본에서 또는 다양한 매개변수를 사용하여 발견된 다음, 병합되고 가중치가 부여되어 보다 안정적이고 완전한 동시 발생 패턴 집합을 생성합니다. 이 접근 방식은 지지도(support) 및 신뢰도(confidence) 임계값 선택에 대한 민감도를 줄이고 노이즈가 많은 거래 데이터에 대한 견고성을 향상시킵니다.
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출처
- Domingos, P. (1999). MetaCost: A general method for making classifiers cost-sensitive. Proceedings of the 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 155–164. link ↗
- Rymon, R. (1992). Search through systematic set enumeration. Proceedings of the 3rd International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 539–550. — foundational work on systematic enumeration used in ensemble aggregation of frequent itemsets. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-association-rules
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